如何解决了解 lightgbm 预测函数的输出以及如何从 Logistic 回归中执行相同的输出
当我在二元分类问题上使用带有 'objective':'binary'
和 metric:'binary_logloss'
的 lightgbm 预测函数时,没有任何参数的预测函数 (clf.predict()
) 返回我假设的概率。>
当我使用 Scikit 的 LogisticRegressionClassifier 时,学习 clf.predict_proba
返回一个二维数组 [类 1 的概率,类 2 的概率]。
如何将逻辑回归输出转换为类似于从 Lightgbm 预测函数获得的一维数组?
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