我正在使用这个documentation，但我无法弄清楚如何从测试数据中提取预测序列 .
我用 .fit(X_train) 训练了模型，但是以下内容：
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如何从中提取预测序列
我正在使用这个documentation，但我无法弄清楚如何从测试数据中提取预测序列 .
我用 .fit(X_train) 训练了模型，但是以下内容：
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如何从中提取预测序列
1 回答
如文档中所述：
序列
X_test = [x1, x2, x3, x4]的结果如[2, 1, 1, 3]意味着x1最有可能由隐藏状态2，x2由隐藏状态1，隐藏状态1和x4隐藏状态生成x2.如果你想了解这背后的算法，你可以寻找维特比算法 .
编辑：
如果您正在寻找计算与模型相关的数据的可能性，您应该查看函数
score，coompute_log_likelihood或score_samples.