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SVM 输出分类概率(python)

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-06-15
import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -1]]) print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])
import numpy as np
from sklearn import svm

X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])

clt = svm.SVC(probability = True)
clt.fit(X, y)

print clt.predict([[-0.8, -1]])
print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])





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