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我正在研究一个分类问题,我想找到“输入被分类为 [1,0]”和“不是 [1,0]”的概率
我尝试使用SVC的predict_proba
方法,它给出了我不寻找的类的概率
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(probability=True)
model.fit(final_data,foreclosure_y)
results = model.predict_proba(final_data_test)[0]
我希望我的输出是这样的
index,y
---------
0,0.45
1,0.62
2,0.43
3,0.12
4,0.55
注意:以上输出采用 .csv 格式,其中 y 是 test_y
这里的 y 列是索引从 0 到 4 的每个实例的概率,可以分类为 0 或 1
例如:- 索引 0 有 0.45 的概率被分类为 0 或 1
最佳答案
请注意
sum([0.58502114, 0.41497886])
# 1.0
predict_proba
给出两个类的概率(因此数组元素总和为 1),按照它们出现在 model.classes_< 中的顺序
;引用自docs (在这种情况下,它们永远是你最好的 friend ):
Returns the probability of the sample for each class in the model. The columns correspond to the classes in sorted order, as they appear in the attribute classes_.
这是一个带有玩具数据的示例来说明这个想法:
from sklearn.svm import SVC
model = SVC(probability=True)
X = [[1,2,3], [2,3,4]] # feature vectors
Y = [0, 1] # classes
model.fit(X, Y)
现在让我们获取训练集中第一个实例的预测概率[1,2,3]
:
model.predict_proba(X)[0]
# array([0.39097541, 0.60902459])
好的,顺序是什么 - 即哪个概率属于哪个类?
model.classes_
# array([0, 1])
因此,这意味着属于类0
的实例的概率是数组0.39097541
的第一个元素,而属于类的概率1
是第二个元素0.60902459
;再次,它们的总和为 1,正如预期的那样:
sum([0.39097541, 0.60902459])
# 1.0
更新
现在,在您需要的输出中,我们不会同时输入两种概率;按照惯例,对于二元分类,我们仅包含属于类别 1 的每个实例的概率;以下是我们如何对上面显示的只有 2 个实例的玩具数据集 X
执行此操作:
pred = model.predict_proba(X)
pred
# array([[ 0.39097541, 0.60902459],
# [ 0.60705475, 0.39294525]])
import pandas as pd
out = pd.DataFrame(pred[:,1],columns=['y']) # keep only the second element of the arrays in pred, i.e. the probability for class 1
print(out)
结果:
y
0 0.609025
1 0.392945
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!