scikit-learn - Scikit - 更改阈值以创建多个混淆矩阵

Question

我正在构建一个分类器，通过贷款俱乐部数据，选择最好的 X 笔贷款。我训练了一个随机森林，并创建了通常的 ROC 曲线、混淆矩阵等。

混淆矩阵将分类器的预测(森林中树木的多数预测)作为参数。但是，我希望打印多个 confusion matrices在不同的阈值下，要知道如果我选择 10% 的最佳贷款、20% 的最佳贷款等会发生什么。

我从阅读其他问题中了解到 changing the threshold is often a bad idea ，但是有没有其他方法可以查看这些情况下的混淆矩阵？ (问题一)

如果我继续更改阈值，我是否应该假设最好的方法是 predict proba然后手动设置阈值，将其传递给混淆矩阵？ (问题B)

Answer 1

A. 在您的情况下，更改阈值是可以接受的，甚至可能是必要的。默认阈值为 50%，但从商业角度来看，即使 15% 的不还款概率也足以拒绝此类申请。

事实上，在信用评分中，在使用通用模型预测违约概率后，通常会为不同的产品条款或客户分割设置不同的临界值(参见 Naeem Siddiqi 的“信用风险记分卡”第 9 章)。

乙 .有两种方便的方法可以任意设置阈值alpha而不是 50%:

确实，predict_proba并将其阈值设置为 alpha手动或使用包装类(请参阅下面的代码)。如果您想在不重新拟合模型的情况下尝试多个阈值，请使用此选项。

更改 class_weights至 (alpha, 1-alpha)在拟合模型之前。

现在，包装器的示例代码:

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
X, y = make_classification(random_state=1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)

class CustomThreshold(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    """ Custom threshold wrapper for binary classification"""
    def __init__(self, base, threshold=0.5):
        self.base = base
        self.threshold = threshold
    def fit(self, *args, **kwargs):
        self.base.fit(*args, **kwargs)
        return self
    def predict(self, X):
        return (self.base.predict_proba(X)[:, 1] > self.threshold).astype(int)

rf = RandomForestClassifier(random_state=1).fit(X_train, y_train)
clf = [CustomThreshold(rf, threshold) for threshold in [0.3, 0.5, 0.7]]

for model in clf:
    print(confusion_matrix(y_test, model.predict(X_test)))

assert((clf[1].predict(X_test) == clf[1].base.predict(X_test)).all())
assert(sum(clf[0].predict(X_test)) > sum(clf[0].base.predict(X_test)))
assert(sum(clf[2].predict(X_test)) < sum(clf[2].base.predict(X_test)))

它将针对不同的阈值输出 3 个混淆矩阵:

[[13  1]
 [ 2  9]]
[[14  0]
 [ 3  8]]
[[14  0]
 [ 4  7]]