sklearnpython sklearn逻辑回归怎么导出概率值
sklearn 时间:2021-07-04 阅读:(
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sklearn数据预处理功能处理的数据格式是什么样的
有两种不同的方式:
使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化。
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>>> from sklearn import preprocessing
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[ 1., -1., 2.],
... [ 2., 0., 0.],
... [ 0., 1., -1.]])
>>> X_scaled = preprocessing.scale(X)
>>> X_scaled
array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...],
[ 1.22..., 0. ..., -0.26...],
[-1.22..., 1.22..., -1.06...]])
>>>#处理后数据的均值和方差
>>> X_scaled.mean(axis=0)
array([ 0., 0., 0.])
>>> X_scaled.std(axis=0)
array([ 1., 1., 1.])
使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类,使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数(均值、方差)直接使用其对象转换测试集数据。
sklearn logisticregression模型怎么返回预测的概率
Logistic回归的主要用途:
寻找危险因素:寻找某一疾病的危险因素等;
预测:根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大;
判别:实际上跟预测有些类似,也是根据模型,判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大,也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。
Logistic回归主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。
例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。
这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。
自变量既可以是连续的,也可以是分类的。
如何调用sklearn模块做交叉验证
一般在建立完模型之后,要预测模型的好坏,为了试验的可靠性(排除一次测试的偶然性)要进行多次测试验证,这时就要用交叉验证。
sklearn中的sklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经做好了。
直接调用就可以了。
无论是做回归还是做分类,都可以用这个函数。
具体用法:
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
metric = cross_val_score(clf,X,y,cv=5,scoring=‘ ‘).mean()
clf是分类器
其中scoring可以是:
[‘uracy‘,
‘adjusted_rand_score‘, ‘average_precision‘, ‘f1‘, ‘f1_macro‘,
‘f1_micro‘, ‘f1_samples‘, ‘f1_weighted‘, ‘log_loss‘,
‘mean_absolute_error‘, ‘mean_squared_error‘, ‘median_absolute_error‘,
‘precision‘, ‘precision_macro‘, ‘precision_micro‘, ‘precision_samples‘,
‘precision_weighted‘, ‘r2‘, ‘recall‘, ‘recall_macro‘, ‘recall_micro‘,
‘recall_samples‘, ‘recall_weighted‘, ‘roc_auc‘]selectkbest选的哪几个属性
class sklearn.feature_selection.SelectKBest(score_func=<function f_classif>, k=10)
参考官方文档:/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.SelectKBest.htmlpython sklearn逻辑回归怎么导出概率值
可以使用机器学习,使用很方便(相当于别人早已经把具体过程做好了,像公式、模板一样自己代入数据就可以得到结果) from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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