scikit中的RBM预测

Question

我想把成果管理应用到科学工具中。和许多其他分类器一样，我可以定义和训练一个RBM。

from sklearn.neural_network import BernoulliRBM
clf = BernoulliRBM(random_state=0, verbose=True)
clf.fit(X_train, y_train)

但我似乎找不到一个能让我预测的函数。我正在寻找一个等价的以下其中一个在科学工具包。

y_score = clf.decision_function(X_test)
y_score = clf.predict(X_test)

在BernoulliRBM中这两种功能都不存在。

Answer 1

BernoulliRBM是一种无监督的方法，所以您不能执行clf.fit(X_train, y_train)，而只能执行clf.fit(X_train)。它主要用于非线性特征提取，可以输入分类器.看起来是这样的：

logistic = linear_model.LogisticRegression()
rbm = BernoulliRBM(random_state=0, verbose=True)

classifier = Pipeline(steps=[('rbm', rbm), ('logistic', logistic)])

因此，将rbm提取的特征传递给LogisticRegression模型。看一看这里的完整示例。