machine-learning - 将多类模型的类概率转换为 0-100 范围内的分数

Question

我想要做的是根据三类分类模型的预测生成 0-100 的分数。例如。 3 类逻辑回归模型的 Predict_proba 给出了 3 个概率 x、y、z，如下所示 -

0 1 2

xyz

现在，我想根据这些概率生成 0-100 的分数，其中 0 更接近类别 0，100 更接近类别 2。

Answer 1

试试这个:

prob['P']=(prob['1']*1+prob['2']*2)/2

prob['0'] 乘以 0，因此不需要它。

示例:

概率['0']=0.5，概率['1']=0.5，概率['2']=0==>概率['P']=0.25

概率['0']=0.75，概率['1']=0.25，概率['2']=0==>概率['P']=0.125

概率['0']=0.1，概率['1']=0.2，概率['2']=0.7==>概率['P']=0.8

概率['0']=0，概率['1']=0，概率['2']=1==>概率['P']=1