python sklearn逻辑回归怎么导出概率值

1. python sklearn逻辑回归怎么导出概率值

概率值：predict_proba()
类别：predict()

2. Python sklearn 训练完逻辑回归模型之后，怎么使用他做预判

from sklearn import linear_model
建立模型
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(x_train,y_train)
评估模型
 score = model.score(x_test, y_test)
预测模型
  result = model.predict(x_test)

3. sklearn 线性回归 如何得出回归结果的置信区间

sklearn的LinearRegression类不提供题主说的置信区间的功能，整个sklearn也没有这个功能。想要求出预测的置信区间有两种可选的办法：
1，自己编程实现置信区间的功能；
2，转而使用基于python的statsmodels模块，这个模块可以提供置信区间，P值等统计方面的指标分析。

看题主的问题，题主的背景应该是统计或经济类专业吧。sklearn的面向对象是机器学习的使用者，这里面的大多数人来自计算机领域，他们更关心模型的预测性能，而不太关心模型的统计指标分析。statsmodels则兼顾模型的预测性和可解释性。

4. 危险因素评分预测模型是怎么倒腾出来的

寻找危险因素：寻找某一疾病的危险因素等； 预测：根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大； 判别：实际上跟预测有些类似，也是根据模型

5. python sklearn学习后的模型怎么预测

决策树学习可能创建一个过于复杂的树，并不能很好的预测数据。也就是过拟合。
修剪机制（现在不支持），设置一个叶子节点需要的最小样本数量，或者数的最大深度，可以避免过拟合。

6. Python sklearn里的svm.SVC怎么输出分类概率

from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model.fit(X_train, y_train)model.predict(X_test)  # 输出类别model.predict_proba(X_test)  # 输出分类概率model.predict_log_proba(X_test)  # 输出分类概率的对数

7. sklearn函数怎么看预测值

下面以SVR为例吧：
>>> clf = svm.SVR() ＃创建模型
>>> clf.fit(X, y)    ＃训练模型
>>>clf.predict([[1, 1]]) ＃做预测，得到预测结果

8. 如何获取 logisticregression 函数输出的系数

logisticregressionwithlbfgs基于lbfgs优化损失函数，支持多分类；
logisticregressionwithsgd基于梯度下降，仅支持2分类