輸出的可信度

import mglearn

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import gradientboostingclassifier
from sklearn.datasets import make_circles
x, y = make_circles(noise=
0.25
, factor=
0.5, random_state=0)
#將兩個類別重新命名為"blue"和"red"
y_named = np.array(
["blue"
,"red"])
[y]#同時劃分多個陣列
x_train, x_test, y_train_named, y_test_named, y_train, y_test = train_test_split(x, y_named, y, random_state=0)
#構建梯度提公升模型
gbrt = gradientboostingclassifier(random_state=0)
gbrt.fit(x_train, y_train_named)
print
("x_test.shape: {}"
.format
(x_test.shape)
)print
("decision function shape: {}"
.format
(gbrt.decision_function(x_test)
.shape)
)print
("decision function:\n{}"
.format
(gbrt.decision_function(x_test)[:
6]))
#thresholded閾值化
print
("thresholded decision function:\n{}"
.format
(gbrt.decision_function(x_test)
>0)
)print
("predictions:\n{}"
.format
(gbrt.predict(x_test)))
#bool轉為int
greater_zero =
(gbrt.decision_function(x_test)
>0)
.astype(
int)
#gbrt.classes_是一維陣列, 裡面是各個類
pred = gbrt.classes_[greater_zero]
#all對所有元素進行與運算
print
("pred is equal to predictions: {}"
.format
(np.
all(pred == gbrt.predict(x_test)))
)#decision_function可以任意取值
decision_function = gbrt.decision_function(x_test)
print
("decision function minimum: maximum: "
.format
(np.
min(decision_function)
, np.
max(decision_function)
))

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