我有一个简单的LogisticRegression模型，我用它来分类一些训练数据，如下所示:
clf = LogisticRegression()
training_output = clf.fit(x_train, y_train)
一旦模型被训练，我使用一些测试数据来评估它的性能:
score = clf.score(x_test, y_test)
到目前为止一切顺利。我能够得到分数并创建混淆矩阵。
但是，是否有一种方法可以让我获得模型如何分类x_test，以便我可以将其与y_test逐行进行比较?
请详细解释你的问题。如果你想对模型进行预测，你可以使用predict方法:
test_pred = clf.predict(X_test)
如果您想知道如何做出决策，请查看coef_属性并查看每个变量的影响(最好在解释系数之前缩放输入数据)
如果我正确理解你的问题，你可以使用predict函数，这是签名:
predict(X)其中X是训练数据的矩阵。返回形状的y_predndarray(n_samples，)包含每个样本的类标签的向量。