🦢 predict
这篇文章介绍了 CatBoost 中 predict 方法的使用方法，该方法用于获取训练模型的预测结果。7
壹丨方法调用格式¶
predict(data,
prediction_type='RawFormula',
ntree_start=0,
ntree_end=0,
thread_count=-1,
verbose=None)
贰丨参数说明¶
data¶
- 描述： 获取预测结果的数据集。
- 支持的格式：
catboost.Poollist，numpy.ndarray，pandas.DataFrame，pandas.Series：二维特征矩阵。pandas.SparseDataFrame，scipy.sparse.spmatrix（dia_matrix除外的所有子类）：二维稀疏特征矩阵。
- 默认值： 必填参数
- 支持的处理单元： CPU 和 GPU 7
prediction_type¶
- 描述： 返回预测结果的类型。
- 可能的值：
RawFormula：模型预测值（应用损失函数之前）。Class: 预测类标签（仅适用于分类问题）。Probability: 预测对象属于每个类的概率（仅适用于分类问题）。Exponent:RawFormula值的指数。
- 可能类型：
string - 默认值：
'RawFormula' - 支持的处理单元： CPU 和 GPU 7
ntree_start¶
- 描述： 用于预测的树的起始索引。
- 可能类型：
int - 默认值：
0 - 支持的处理单元： CPU 和 GPU 7
ntree_end¶
- 描述： 用于预测的树的最后一个索引。
0值对应于最后一棵树。 - 可能类型：
int - 默认值：
0 - 支持的处理单元： CPU 和 GPU 7
thread_count¶
- 描述： 用于计算预测结果的线程数。
- 可能的值：
- 整数：使用的线程数。
-1：使用所有可用的核心。
- 可能类型：
int - 默认值：
-1 - 支持的处理单元： CPU 和 GPU 7
verbose¶
- 描述： 是否输出计算预测结果的过程。
- 可能类型：
bool - 默认值：
None（使用 CatBoost 类的构造函数中指定的verbose参数的值） - 支持的处理单元： CPU 和 GPU 7