本文链接：https://blog.csdn.net/yingziisme/article/details/90381759 Predict与自定义Predict Predict（谓词）用于匹配用户的请求...，来选择是否要路由 Spring Cloud Gateway自带的谓词工程列表 Predict 说明 After Route Predicate 请求的时候发生在指定时间之后 Before Route..."error": "Not Found", "message": "No matching handler" 添加头 X-Request-Id =1 再从请求，得到正确的返回 自定义Predict...启动的时候可以看到所有存在的predict 2019-05-20 19:39:11.389 INFO 8156 --- [ main] o.s.c.g.r.RouteDefinitionRouteLocator...o.s.c.g.r.RouteDefinitionRouteLocator : Loaded RoutePredicateFactory [CloudFoundryRouteService] 编写自己的Predict
大纲PREDICT(model-name )PREDICT(model-name USE trained-model-name )PREDICT(model-name WITH feature-columns-clause...)PREDICT(model-name USE trained-model-name WITH feature-columns-clause )描述PREDICT 是一个 IntegratedML 函数
Spring Cloud Gateway内置了许多Predict,这些Predict的源码在org.springframework.cloud.gateway.handler.predicate包中，如果读者有兴趣可以阅读一下...- Query=foo profiles: query_route 总结 在本篇文章中，首先介绍了Spring Cloud Gateway的工作流程和原理，然后介绍了gateway框架内置的predict...及其分类，最后以案例的形式重点讲解了几个重要的Predict。...Predict作为断言，它决定了请求会被路由到哪个router 中。
Given an array of scores, predict whether player 1 is the winner.
总结 Predict作为断言，它决定了请求会被路由到哪个router 中。...源码 https://github.com/gf-huanchupk/SpringCloudLearning/tree/master/chapter13/springcloud-gateway-predict
这也就是说，predict_proba输出概率最大值索引位置对应的classes_元素就是样本所属的类别。下面就来看一下predict的预测结果与predict_proba的预测结果是否一致。...在上一步中知道了predict_proba是输出样本属于各个类别的概率，且取概率最大的类别作为样本的预测结果，下面看一下predict的预测结果与predict_proba的最大值是否一致。...:\n", clf.predict(X)) # predict_proba 预测样本对应各个类别的概率 print("predict_proba:\n", clf.predict_proba(X)) #...:\n", clf.predict(X)) # predict_proba 预测样本对应各个类别的概率 print("predict_proba:\n", clf.predict_proba(X)) #...，并由此可以推算出predict的预测结果 predict_procaba：输出样本属于各个类别的概率值，并由此可以推算出predict的预测结果 predict：输出样本属于具体类别的预测结果 怎么用
predict 3.00000059084 the reality:18.0 , predict 17.999999818 the reality:15.0 , predict 15.0000000195...predict 9.99999911021 the reality:22.0 , predict 21.9999996143 the reality:23.0 , predict 22.9999990943...predict 18.0000008934 the reality:20.0 , predict 19.9999998534 the reality:15.0 , predict 15.0000000195...predict 25.0000003525 the reality:21.0 , predict 20.9999999986 the reality:35.0 , predict 34.9999997457...predict 26.0000009079 the reality:31.0 , predict 30.9999993919 the reality:25.0 , predict 24.9999990026
= model_NB.transform(data) 36 traing_err = predict_data.filter(predict_data['label'] !...= model_lr.transform(data) 49 traing_err = predict_data.filter(predict_data['label'] !...= model_DT.transform(data) 60 traing_err = predict_data.filter(predict_data['label'] !...= model_gbt.transform(data) 72 traing_err = predict_data.filter(predict_data['label'] !...= model_rf.transform(data) 83 traing_err = predict_data.filter(predict_data['label'] !
Output predicted= linear.predict(x_test) #Load Train and Test datasets #Identify feature and response...Outputpredicted= model.predict(x_test) #Import Library library(rpart) x <-cbind(x_train,y_train)...model fit <-svm(y_train ~ ., data = x) summary(fit) #Predict Outputpredicted= predict(fit,x_test)...model fit <-naiveBayes(y_train ~ ., data = x) summary(fit) #Predict Outputpredicted= predict(fit,x_test...model fit <-knn(y_train ~ ., data = x,k=5) summary(fit) #Predict Output predicted= predict(fit,x_test
, Y_train) Y_predict = tree_D.predict(X_test) acc = accuracy_score(Y_test, Y_predict) print('决策树准确率为:...mlt.fit(X_train, Y_train) Y_predict = mlt.predict(X_test) acc = accuracy_score(Y_test, Y_predict) print...= svm.predict(X_Single) if predict == 0: print('angry') elif predict == 1: print('disgust')...elif predict == 2: print('fear') elif predict == 3: print('happy') elif predict == 4: print...('neutral') elif predict == 5: print('sad') elif predict == 6: print('surprise')
1def predict(self,X_predict): 2 assert self....进行预测就可以得到分类结果了： 1y_predict = kNN_classify.predict(X_predict) 2y_predict 3 4[out]:1 答案是 1 和昨天两种方法的结果是一样的...答案当然是可以的，我们只需要稍微修改以下上面的封装算法就可以了，把 predict 函数作如下修改： 1def predict(self,X_predict): 2 y_predict..._predict(x) for x in X_predict] # 列表生成是把分类结果都存储到list 中然后返回 3 return np.array(y_predict) 4...(1)[0][0] 14 return y_predict 这里定义了两个函数，predict 用列表生成式来存储多个预测分类值，预测值从哪里来呢，就是利用 _predict 函数计算，_
(self, x_predict): # 传进来的是待预测的x assert x_predict.ndim == 1, \ "simple linear..._predict(x) for x in x_predict]) def _predict(self, x_single): # 对一个数据进行预测..._predict(x) for x in x_predict]) def _predict(self, x_single): # 对一个数据进行预测...(y_true, y_predict): # 计算y_true 和 y_predict之间的MAE assert len(y_true) == len(y_predict), \...- y_predict)) / len(y_true) ?
= estimator.predict(X) plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y_predict,color = 'r') plt.show() #计算均方误差 from....predict(X2) plt.scatter(x,y) plt.plot(np.sort(x),y_predict2[np.argsort(x)],color = 'r') plt.show...= estimator3.predict(X5) plt.scatter(x,y) plt.plot(np.sort(x),y_predict5[np.argsort(x)],color = 'r...= estimator.predict(X_test) mean_squared_error(y_test,y_predict) #1.111873885731967 X5的测试集的均方误差 X_train...= estimator3.predict(X10) plt.scatter(x,y) plt.plot(np.sort(x),y_predict3[np.argsort(x)],color =
= DecisionTreeClassifier() dt_clf.fit(X_train, y_train) dt_clf.score(X_test, y_test) 0.84 三种模型的预测 y_predict1...= log_clf.predict(X_test) y_predict2 = svc_clf.predict(X_test) y_predict3 = dt_clf.predict(X_test) #...y是二分类问题，只有+1，0 # 如果三个结果的平均值大于等于3，则至少有两个结果1，说明y应该是1，少数服从多数原则 y_predict = np.array((y_predict1 + y_predict2...+ y_predict3)>=2, dtype="int") y_predict[:10] array([1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1]) from sklearn.metrics...import accuracy_score accuracy_score(y_test, y_predict) 0.896 调用sklearn接口实现 from sklearn.ensemble import
此时预测有三种方法，包括predict，predict_log_proba和predict_proba。 predict方法就是我们最常用的预测方法，直接给出测试集的预测类别输出。 ...result by predict==" print(clf.predict([[-0.8, -1]])) print "==Predict result by predict_proba==" print...(clf.predict_proba([[-0.8, -1]])) print "==Predict result by predict_log_proba==" print(clf.predict_log_proba...([[-0.8, -1]])) 结果如下： ==Predict result by predict== [1] ==Predict result by predict_proba== [[ 9.99999949e...此时预测有三种方法，包括predict，predict_log_proba和predict_proba。由于方法和GaussianNB完全一样，这里就不累述了。 4.
blitz']) print(f'predict_label: {predict_label}, predict_proba: {predict_proba}') test_data...'意甲首轮补赛交战记录:米兰客场8战不败国米10年连胜']) print(f'predict_label: {predict_label}, predict_proba: {predict_proba...f'predict_label: {predict_label}, predict_proba: {predict_proba}') output: ClassicClassifier instance...'意甲首轮补赛交战记录:米兰客场8战不败国米10年连胜']) print(f'predict_label: {predict_label}, predict_proba: {predict_proba...(f'predict_label: {predict_label}, predict_proba: {predict_proba}') x, y, df = load_data(data_file
GitHub链接：https://github.com/ShannonAI/service-streamer 1、首先我们定义一个完型填空模型（bert_model.py），其predict方法接受批量的句子...model=TextInfillingModel() @app.route("/naive", methods=["POST"]) def naive_predict( ): inputs...outputs= model.predict(batch_inputs) 用service_streamer中间件封装predict函数，将request排队成一个完整的batch，再送进GPU。...(model.predict, batch_size=64, max_latency=0.1) # 用Streamer封装batch_predict函数 outputs= streamer.predict...分布式GPU worker 上面的例子是在web server进程中，开启子线程作为GPUworker进行 batch predict，用线程间队列进行通信和排队。
// arr:要查找的数组，predict:要查找的 key 字符串 或 [key,value] 数组，或 对象{key,value},fromIndex:要从数组中第一个元素开始查，默认为 0 function...find(arr, predict, fromIndex = 0) { // 定义查找元素存在的函数，即当该函数满足条件，则说明可以找到，返回找到的第一个满足条件的对象 let predictFn...= null; // 如果 predict 传入的是字符串 key if (typeof predict === "string") { // 这里传入的 item 相当于遍历...arr 数组 中的某一条数据 predictFn = (item) => item[predict]; } else if (Array.isArray(predict)) {...// 如果传入的是数组 [key,value] predictFn = (item) => item[predict[0]] === predict[1]; }
(self, x_predict): """给定待预测集x_predict，返回x_predict对应的预测结果值""" assert x_predict.ndim ==..._predict(x) for x in x_predict]) def _predict(self, x_single): """给定单个待预测数据x_single，返回x_single...(mean_squared_error(y_true, y_predict)) def mean_absolute_error(y_true, y_predict): """计算y_true...和y_predict之间的RMSE""" assert len(y_true) == len(y_predict), \ "the size of y_true must be..._theta[1:] return self def predict(self, X_predict): """给定待预测数据集X_predict，返回表示X_predict
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