我尝试从http://scikit-learn.org/stable/modules/hmm.html运行示例代码：
import numpy as np
from sklearn import hmm
startprob = np.array([0.6, 0.3, 0.1])
transmat = np.array([[0.7, 0.2, 0.1], [0.3, 0.5, 0.2], [0.3, 0.3, 0.4]])
means = np.array([[0.0, 0.0], [3.0, -3.0], [5.0, 10.0]])
covars = np.tile(np.identity(2), (3, 1, 1))
model = hmm.GaussianHMM(3, "full", startprob, transmat)
model.means_ = means
model.covars_ = covars
X, Z = model.sample(150)
model2 = hmm.GaussianHMM(3, "full")
model2.fit([X])
在模型下的观测值X的对数概率得分：
print (model2.score(X))
我期望间隔中的数字，但给出的负值非常低。
例如，上面的分数返回-554.979039475。我不明白这是什么意思。
拜托，有人可以建议我吗？
从文档：
分数（obs）：计算模型下的对数概率
返回：Obs的对数似然。
scklearn hmm.score documentation
最佳答案
对数概率是概率的对数。在这种情况下，概率为
>>> np.exp(-554.979039475)
9.4550881914378009e-242
关于python - Scikit HMM分数返回负值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22555129/