如何获得每个GMM的概率百分比？

Question

我使用2个课程训练了GMM模型。我还从训练有素的GMM模型中测试了一些样本数据。最后，我想获得每个类的gmm的概率。

我使用了名为predict_proba的sklearn GaussianMixture函数。但是它以数组形式显示。如何获得百分比？

for i in range(len(models)):
    gmm    = models[i]  #checking with each model one by one
    scores = np.array(gmm.score(vector))
    a=gmm.predict_proba(vector)
    print a.shape
    log_likelihood[i] = scores.sum()

的形状是（1189L，2L） 数据显示如下。

 [[6.21130685e-06 9.99993789e-01]
 [1.50996162e-15 1.00000000e+00]
 [4.79883191e-14 1.00000000e+00]
 ...
 [9.03135413e-08 9.99999910e-01]
 [6.83288657e-12 1.00000000e+00]
 [2.66804391e-08 9.99999973e-01]]
[[0.04394473 0.95605527]
 [0.56844297 0.43155703]
 [0.37858995 0.62141005]
 ...
 [0.06809051 0.93190949]
 [0.03412009 0.96587991]
 [0.00584213 0.99415787]]

Answer 1

您将获得a的正确响应行，以表示1类和2类的数据点和概率关联在第1列和第2列中。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.GaussianMixture.html