predict 方法如何在 scikit-learn 上工作？答案

【问题标题】：How does the predict method work on scikit-learn?predict 方法如何在 scikit-learn 上工作？
【发布时间】：2020-10-20 02:01:44
【问题描述】：

scikit-learn 中的predict() 方法是如何工作的？它是返回随机值还是在后台进行计算？

【问题讨论】：

你是说 scikit-learn 吗？
是的，我是机器学习新手，想知道它是如何工作的

标签： python machine-learning scikit-learn supervised-learning

【解决方案1】：

predict() 必须跟随fit()。 fit() 构建了一个模型，试图找到将输入数据映射到标签的模式。在这个阶段，输入数据称为训练集。 predict() 只是要求您经过训练的模型使用这些模式将新输入映射到它们的标签。考虑到它之前训练的内容，它们是模型的最佳猜测，而不是随机的。优化这些模式的质量以使预测尽可能准确是机器学习的全部艺术和科学。

想象一下，我想让你成为识别猫品种的专家。一开始你可能不知道。所以首先我要训练你。我给你看一堆图片，告诉你每种猫的品种是什么（标签）。过了一会儿，你开始看到模式并做笔记。最终，您开始觉得自己获得了更细微的区别，并准备好识别向您展示的任何猫的猫品种。你的新知识被称为模型。这就是fit() 所做的。它通过训练建立模型。

现在我开始向你展示猫的照片，而不告诉你品种（标签）。使用您的新知识、笔记和模式（即您的模型），您现在可以“预测”您以前从未见过的猫的品种（前提是它是您在训练期间了解的品种之一）。这就是predict() 所做的。它通过模型运行数据以获得预测。

没有训练就无法预测猫的品种，没有fit() 也无法拥有predict()，因为fit() 构建了predict() 使用的模型。

我强烈建议您关注this tutorial，这将帮助您了解它们是如何结合在一起的。

【讨论】：