HMMLearn的预测顺序

Question

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。

我使用int round = (i + 50)/100; // i + 99 for ceiling int round = (i - 1)/100 + 1; int round = i/100 + (i % 100 < 50 ? 0 : 1); 训练了模型，但以下内容：

.fit(X_train)

返回一个数组：

unseen_hidden_states = model.predict(X_test)

我不知道如何解释或如何从

中提取预测序列

Answer 1

如文件中所述：

  

可以通过调用获得推断的最佳隐藏状态   predict方法。

序列[2, 1, 1, 3]的{​​{1}}结果意味着X_test = [x1, x2, x3, x4]最有可能是由隐藏状态x1，2隐藏生成的状态为x2，1为隐藏状态x3，1为隐藏状态x4。

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3，score或_compute_log_likelihood。