Я пытаюсь выяснить, как классификатор повышения градиента sklearn делает прогнозы из разных оценок.
Я хочу перевести модель sklearn в базовый питон для выполнения прогнозов. Я знаю, как получить отдельные оценки от модели, но я не знаю, как получить от этих индивидуальных оценок оценки до окончательных вероятностных прогнозов, сделанных ансамблевой моделью. Я верю, что есть сигмовидная функция или что-то, но я не могу понять, что.
GBC = GradientBoostingClassifier(n_estimators=1)
GBC.fit(x_train, y_train, sample_weight=None)
GBC.predict_proba(np.array(x_test.iloc[0]).reshape(1,-1))
это возвращает вероятности: array([[0.23084247, 0.76915753]])
но когда я бегу:
Sole_estimator = GBC.estimators_[0][0]
Sole_estimator.predict(np.array(x_test.iloc[0]).reshape(1,-1))
, который возвращает array([1.34327168])
применение экспедиции Сципи к выводу
expit(Sole_estimator.predict(np.array(x_test.iloc[0]).reshape(1,-1)))
Я получаю:
array([0.79302745])
Я полагаю, что оценка .init_ вносит свой вклад в предсказания, но не выяснил как. Я также был бы признателен за любые указания о том, как делаются прогнозы с> 1 n_estimators - если оно меняется.
Спасибо:)