我正在研究Weka，需要输出每个测试实例的每个标签的预测值(概率)。在GUI中，在分类选项卡as (分类->选项、->输出预测值)中有一个选项，它通过输出每个标签的预测概率来完成这项工作，但是如何在java代码中这样做。我想得到每个标签分类后的概率分数？
浏览 11提问于2013-12-16得票数 7
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R中两类的预测类概率
、、、
我有一个二进制分类问题，我想得到两个类的预测类概率。就像这样..。0 0.25 0.151 0.19 0.25请建议如何获得-0级的概率。提前谢谢。
浏览 0提问于2018-05-19得票数 0
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现在，对于每个测试实例，我希望找到预测的类和概率分布，这样就可以用这个值对实例进行排序。我是从java运行weka的。如何在weka java中得到概率分布？
浏览 4提问于2015-11-05得票数 0
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作为绘制ROC曲线的参数，例如在分类模型中，我可以得到预测的标签和预测的概率。输出层中有softmax层。
在分类问题中，我应该使用预测的标签或预测的概率来绘制ROC曲线。
浏览 0提问于2018-05-27得票数 1
我对GBM的理解是，GBM模型中的树预测logit (对数赔率)，然后将其包装在逻辑函数中，以获得最终的概率预测。鉴于此，还不清楚我应该将初始预测作为概率还是logit值传递。另外，当我进行预测时，我是将我的初始概率预测与GBM概率预测相加，还是将两者都转换为logit，然后对总和logits预测使用逻辑函数？
浏览 2提问于2021-02-01得票数 0
一个二级分类问题。在训练步骤中，我将b参数设置为1，定义为；
-b probability_estimates:是预测概率估计，0还是1(默认为0)；对于一类支持向量机，只支持0。但是，基于支持向量机的公式，预测结果是向边缘的符号距离。我的问题是，当经过训练的支持向量机将结果预测为
浏览 2提问于2013-12-11得票数 2
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该网站只列出：
所有类的返回估计数由类的标签排序。对于multi_class问题，如果multi_class被设为“多项式”，则使用softmax函数求出每个类的预测概率。否则，使用1-VS-rest方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。并对所有类的这些值进行规范化。
还有，它对此作了深入的解释。计算X中样本可能结果的概率。
该模型需要在训练时
浏览 3提问于2020-04-23得票数 3
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我跟踪的Sentdex，并注意到他正在使用print(np.argmax(predictions[0]))打印第一个索引从numpy数组的预测。model.predict()的Keras文档表明该函数返回网络预测的numpy数组。因此，我不明白为什么我们必须使用argmax()来正确地打印预测，因为据我所知，它有一个完全不相关的目的。
浏览 0提问于2019-05-30得票数 2
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我之前创建的这个图显示了基于两个变量的索赔开始的预测概率，PIB (在x轴上缩放)和W，表示为它的75%和25%。预测的置信区间显示在这两条线旁边。根据我在这里的阅读()，仅凭预测概率的置信区间无法确认这种影响是微不足道的。
我知道你可以很容易地从预测的概率中计算出边际效应，方法是从另一个概率中减去一个。然而，我不明白如何才能获得边际效应的置信区间--显然需要确定我的两组概率确实彼此显著不同的时间和位置。我用来计算zeroinfl()
浏览 57提问于2020-02-23得票数 0
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Coin A的正面概率为1/2，尾部概率为1/2。 coin B的正面概率为1/3，尾部概率为2/3。Player 1必须预测“正面”或“尾部”。如果预测正面，硬币A就抛出。<代码>H19</代码>如果预测尾部，硬币B就抛出。<code>H 210</code><code>F 211</code>>F 211<
浏览 6提问于2021-03-24得票数 1
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english', 问题作为一个边问题，图的水平轴显示单词对分类概率的绝对概率？例如，X类文本的概率为0.67，识别率为0.009，语言为0.007，对吗？
提前感谢！
浏览 2提问于2021-01-09得票数 1
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我正在使用Java开发一个预测模型。我可以使用以下代码来预测新实例的类：然而，我需要的是类概率而不是类值。
浏览 0提问于2018-11-06得票数 10
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model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])例如，当真正的类是[0, 0, 1]，而预测的概率是[0.1, 0.4, 0.5]时，即使0.5是最大的概率，这个预测的准确性应该是0，因为0.5 != 1。更普遍
浏览 3提问于2020-07-25得票数 4
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e1的预测概率为0.52，e2的预测概率为0.48。使用e1截止值的标准0.5，我们可以预测e1，但是使用e1的替代截止值0.56，我们可以预测e2，因为只有当p( e1 ) > 0.56时才能预测e1。我的问题是，当使用交替袖口时，调整概率是否有意义。例如，在我前面的示例中，使用了e1的0.56截止值。所以基本
浏览 0提问于2015-07-09得票数 4
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我需要使用两类问题的预测概率来绘制ROC曲线。需要使用不同的概率截止值来生成ROC曲线。我使用随机森林来预测类别概率mydata(class ~ ., data=mydata, importance = TRUE, mtry = 3, ntree = 100, proximit
浏览 0提问于2013-02-11得票数 1
我试图从模型中提取预测概率，但我只看到了预测类，而没有看到概率。根据此，问题已解决，并导致此和。然而，它似乎已经在1.5版中得到了解决。我使用的是AWS EMR，它提供了Spark 1.4.1，但我不知道如何获得预测概率。如果有人知道怎么做，请分享你的想法或解决方案。谢谢!
浏览 0提问于2015-08-28得票数 4
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我想预测一个双分类问题的概率。在此之前，我使用model.predict_proba或predict_on_batch解决此问题。evaluate_generator或predict_generator都不会生成概率。Keras中概率预测的生成器方法是什么？
浏览 7提问于2017-08-30得票数 0
n_estimators=300,max_depth=3, learning_rate=0.1)), ])但是要求将数据点分配给第四类，即"UnDetermined“，如果数据点的<em
浏览 0提问于2020-02-11得票数 1
我试图使用ML管道和DataFrame API从logistic模型中提取预测的概率。预测概率的输出是一个列向量，它存储每个类(0，1)的预测概率，如下所示。我想知道如何才能计算出一班的概率。
浏览 3提问于2015-09-14得票数 3
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