lr.predict_proba
时间: 2023-09-14 20:14:22 浏览: 49
`lr.predict_proba` 是用于在逻辑回归模型中预测每个类别的概率的方法。它返回一个数组,其中每一行代表一个样本,每一列代表一个类别,每个元素代表该样本属于该类别的概率。由于逻辑回归是二分类算法,因此只有两个类别时,返回的数组将是一个二维数组,其中每一行有两个元素,分别代表该样本属于每个类别的概率。
相关问题
y_pred = lr.predict_proba(X_test)[:, 1]是什么意思
?这是一个关于机器学习中逻辑回归模型预测概率的问题。y_pred是模型对测试集X_test进行预测后得到的概率数组(这里是正样本的概率,即第1列的概率值),lr是逻辑回归模型。[:,1] 表示取数组中所有行的第2列数据,即取正样本的概率值。
@app.route('/heart_LogisticRegression', methods=["POST"]) def heart_lr_app(): request = flask.request if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = heart_perprocessing(params["input"]) pred = heart_LR.predict_proba(input)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData 详细讲解一下这段代码
这段代码实现了一个 Flask 应用中的一个路由,可用于对心脏病患者进行风险评估。
首先使用 `@app.route()` 装饰器指定了路由地址 `/heart_LogisticRegression`,并指定请求方法为 POST。
在函数内部,首先通过 Flask 的 request 对象获取请求中的参数(`params = request.json`)并进行预处理(`input = heart_perprocessing(params["input"])`)。这里的 `heart_perprocessing()` 函数是预处理函数,用于将输入数据转换为算法可接受的数据形式。
经过预处理后,函数调用机器学习模型 `heart_LR` 进行预测,得到的结果 `pred` 表示该患者患心脏病的可能性(0~1之间的概率值)。
最后将预测结果 `pred` 封装在一个字典中返回给请求端,其中 `'prob'` 表示患病的概率。该字典被赋值给 `returnData` 变量。
此外,代码块中还对请求端的 IP 地址进行获取并输出到控制台(`print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip))`),以及对跨域请求的处理(`if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr`)。
总的来说,这段代码实现了一个心脏病风险评估的 Flask API 接口,使用了逻辑回归模型进行预测。