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我正在使用 scikit-learn 的 LinearSVC 分类器进行文本挖掘。我将 y 值作为标签 0/1,将 X 值作为文本文档的 TfidfVectorizer。
我使用如下所示的管道
pipeline = Pipeline([
('count_vectorizer', TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2))),
('classifier', LinearSVC())
])
对于预测,我想获得数据点被分类为的置信度得分或概率1 在 (0,1) 范围内
我目前使用决策函数功能
pipeline.decision_function(test_X)
然而,它返回的正值和负值似乎表明了信心。我也不太清楚它们的意思。
但是,有没有办法获取0-1范围内的值?
例如,这里是某些数据点的决策函数的输出
-0.40671879072078421,
-0.40671879072078421,
-0.64549376401063352,
-0.40610652684648957,
-0.40610652684648957,
-0.64549376401063352,
-0.64549376401063352,
-0.5468745098794594,
-0.33976011539714374,
0.36781572474117097,
-0.094943829974515004,
0.37728641897721765,
0.2856211778200019,
0.11775493140003235,
0.19387473663623439,
-0.062620918785563556,
-0.17080866610522819,
0.61791016307670399,
0.33631340372946961,
0.87081276844501176,
1.026991628346146,
0.092097790098391641,
-0.3266704728249083,
0.050368652422013376,
-0.046834129250376291,
最佳答案
你不能。不过,您可以将 sklearn.svm.SVC
与 kernel='linear'
和 probability=True
它可能运行时间更长,但您可以使用 predict_proba
方法从此分类器获取概率。
clf=sklearn.svm.SVC(kernel='linear',probability=True)
clf.fit(X,y)
clf.predict_proba(X_test)
关于python - SKL学习如何获取 LinearSVC 分类器的决策概率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35212213/
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