了解决策功能值

我目前正处于第一次机器学习的中间阶段,到目前为止,我还不太了解从中获得的价值观的规模。 decision_function(X) (也不知道如何理解它们)。

基于sklearn documentation 决策功能(X) 旨在:

预测样本的置信度得分。

但是,在运行以下脚本时:

from sklearn.datasets import fetch_mldata
import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import confusion_matrix , precision_score, recall_score


mnist = fetch_mldata('MNIST original')

classifier = SGDClassifier(random_state = 42, max_iter = 5)


X,y = mnist["data"], mnist["target"]
some_digit = X[36001]
some_digit_image = some_digit.reshape(28, 28)

X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]

random_order = np.random.permutation(60000)

X_train, y_train = X_train[random_order], y_train[random_order]

y_test_5 = (y_test == 5)
y_train_5 = (y_train == 5)


classifier.fit(X_train, y_train_5)
print(classifier.decision_function([X_test[1]]))

它打印出来 [-289809.39489525] 对于 decision_function 此时,我不知道如何读取这些值,也不知道如何评估这些值。 (我希望看到百分比) . 如果有人能向我解释这些读数意味着什么,我将不胜感激。

提前非常感谢。