HMMLearn的预测序列

Question

我和这个文档一起工作，但我不知道如何从测试数据中提取预测序列。

我用.fit(X_train)训练了这个模型，但如下所示：

unseen_hidden_states = model.predict(X_test)

返回一个数组：

[2 1 1 ..., 3 3 3]

我不知道如何解释或者如何提取预测的序列

Answer 1

如文件所述：

通过调用predict方法可以得到推断出的最佳隐藏状态。

序列[2, 1, 1, 3]的结果意味着x1很可能由隐藏状态2生成，x2由隐藏状态1生成，x3由隐藏状态1生成，x4由隐藏状态3生成。

如果您想了解这背后的算法，您可以查找Viterbi算法。

编辑：

如果要计算与模型相关的数据的可能性，则应该查看函数score、_compute_log_likelihood或score_samples。