本文整理汇总了Python中sklearn.linear_model.SGDClassifier._predict_proba方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python SGDClassifier._predict_proba方法的具体用法？Python SGDClassifier._predict_proba怎么用？Python SGDClassifier._predict_proba使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.linear_model.SGDClassifier的用法示例。
在下文中一共展示了SGDClassifier._predict_proba方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: test_classification_using_word2vec
# 需要导入模块: from sklearn.linear_model import SGDClassifier [as 别名]
# 或者: from sklearn.linear_model.SGDClassifier import _predict_proba [as 别名]
def test_classification_using_word2vec(self):
# model = gensim.models.Word2Vec.load("../data/word2vec/model50")
model = Word2Vec(size=self.size, min_count=3)
model.build_vocab(self.training)
model.train(self.training)
train_vecs = np.concatenate([buildWordVector(model, z, self.size) for z in self.training])
train_vecs = scale(train_vecs)
test_vecs = np.concatenate([buildWordVector(model, z, self.size) for z in self.testing])
test_vecs = scale(test_vecs)
lr = SGDClassifier(loss='log', penalty='l1')
lr.fit(train_vecs, self.trainingLabels)
probabilities = lr._predict_proba(test_vecs)
print("Accuracy: %.2f "%lr.score(test_vecs, self.testLabels))