【发布时间】:2020-05-15 17:24:24
【问题描述】:
我正在通过 lbfgs 求解器使用 MLPClassifier。
如果我使用 predict_proba() 方法和 classes_ 属性计算预期值,它与 predict() 方法返回的值不匹配。
哪个更准确?
predict() 返回的值是否必须是类之一?它不会在类之间进行插值吗?我想预测一个不断变化的变量。
【问题讨论】:
-
您能否在发现这种不一致的情况下显示来自
predict_proba和predict的输出? -
“predict() 返回的值是否必须是类之一?” - 绝对是的。这就是分类的定义。如果你有“连续变化的变量”,你应该使用回归。但我想我在这里遗漏了一些东西,如果我可以问的话,你的课程是什么意思?
-
通过类,我指的是 MLPClassifier 实例的 classes_ 属性。它包含输入的选定值(不确定它们是如何选择的)。
标签: python scikit-learn neural-network classification