HMMlearn:如何使用predict_proba函数？

Question

我试图在我的HMM上使用predict_proba()函数，但我得到了一个错误，我不完全理解。首先，我创建我的模型如下：

model = hmm.GaussianHMM(n_components=vocab_size, covariance_type="full")
model.start_prob_ = np.array(frequency_list)
model.transmat_ = np.array(transitions)

integer_array = integer_array.reshape(-1,1)
model.fit(integer_array)

integer_list是我的整数列表，这是我的训练数据。如果我随后尝试运行predict_proba函数，如下所示，我得到以下错误：

base._BaseHMM.predict_proba(integer_array, None)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-54-62c5bedf3e8a> in <module>
----> 1 base._BaseHMM.predict_proba(integer_list, None)

D:\Anaconda\lib\site-packages\hmmlearn\base.py in predict_proba(self, X, lengths)
    390             State-membership probabilities for each sample from ``X``.
    391         """
--> 392         _, posteriors = self.score_samples(X, lengths)
    393         return posteriors
    394 

AttributeError: 'np.array' object has no attribute 'score_samples'

有人知道如何解决这个问题吗？我已经尝试将我的数组转换为list，但这给出了一个类似的错误。

Answer 1

调用应该是

model.predict_proba(integer_array, None)

这是语法上的糖，用于

base._BaseHMM.predict_proba(model, integer_array, None)

注意作为self参数传递的模型。