NimbusMlAveragedPerceptronClassifier 类

NimbusML 平均感知器分类器类仅在 SciKit 管道中可用。

继承

NimbusMlClassifierMixin

NimbusMlAveragedPerceptronClassifier

构造函数

NimbusMlAveragedPerceptronClassifier(random_state: Optional[Union[int, numpy.random.mtrand.RandomState]] = 0, n_jobs: int = 1, **kwargs: Any)

参数

random_state

int 或 <xref:np.random.RandomState>

默认值: 0

RandomState 实例或 None，可选 (default=None) 如果为 int，则 random_state 是随机数生成器使用的种子；如果为 RandomState 实例，则 random_state 是随机数生成器；如果为 None，则随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。

n_jobs

int

默认值: 1

并行线程数。

kwargs

必需

其他参数请查看 https://docs.microsoft.com /zh-cn/python/api/nimbusml/nimbusml.linear_model.averagedperceptronbinaryclassifier 以获取更多参数。

方法

fit	NimbusMlAveragedPerceptronClassifier 的拟合方法。
get_model	返回 NimbusML 模型。
predict	NimbusML 平均感知器分类器模型的预测函数。
predict_proba	NimbusML 平均感知器分类器模型的 X 预测类概率。

fit

NimbusMlAveragedPerceptronClassifier 的拟合方法。

fit(X, y, **kwargs)

参数

X

必需

y

必需

get_model

返回 NimbusML 模型。

get_model()

返回

返回已包装的 Nimbus ML 模型。

predict

NimbusML 平均感知器分类器模型的预测函数。

predict(X)

参数

X

ndarray

必需

输入数据。

返回

来自 NimbusML 平均感知器分类器模型的预测值。

predict_proba

NimbusML 平均感知器分类器模型的 X 预测类概率。

predict_proba(X)

参数

X

ndarray

必需

输入数据。

返回

来自 NimbusML 平均感知器分类器模型的预测概率值。