示例示例predict函數(shù)是scikit-learn中的一個(gè)函數(shù)，用于預(yù)測(cè)新樣本的輸出結(jié)果。參數(shù)：
predict函數(shù)是scikit-learn中的一個(gè)函數(shù)，用于預(yù)測(cè)新樣本的輸出結(jié)果。
參數(shù)：
1. X：array-like或sp matrix，shape = [n_samples, n_features]，測(cè)試樣本，其中n_samples表示樣本的數(shù)量，n_features表示特征的數(shù)量。
2. batch_size：整數(shù)，可選參數(shù)，指定每次迭代時(shí)處理的樣本數(shù)量，默認(rèn)值為None，表示一次性處理所有的樣本。
3. verbose：整數(shù)，可選參數(shù)，控制輸出信息的級(jí)別，默認(rèn)值為0，表示不輸出任何信息。
4. steps：整數(shù)，可選參數(shù)，指定每次迭代的步數(shù)，默認(rèn)值為None，表示使用所有的步數(shù)。
代碼示例：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 創(chuàng)建Logistic回歸模型
model = LogisticRegression()
# 訓(xùn)練模型
model.fit(X_train, y_train)
# 預(yù)測(cè)文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-690585.html
y_pred = model.predict(X_test, batch_size=32, verbose=1, steps=10)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-690585.html
到了這里，關(guān)于python中predict函數(shù)參數(shù)：如何使用Python的predict函數(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
