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我正在处理一个多类、高度不平衡的分类问题。我使用随机森林作为基础分类器。
我必须在考虑多个标准(指标:精度、召回 conf_matrix、roc_auc)的情况下给出模型性能报告。
模型火车:
rf = RandomForestClassifier(()
rf.fit(train_X, train_y)
为了获得准确率/召回率和混淆矩阵，我会这样做:
pred = rf.predict(test_X)
precision = metrics.precision_score(y_test, pred)
recall = metrics.recall_score(y_test, pred)
f1_score = metrics.f1_score(y_test, pred)
confusion_matrix = metrics.confusion_matrix(y_test, pred)
很好，但是计算 roc_auc 需要类的预测概率，而不是类标签。为此，我必须进一步这样做:
y_prob = rf.predict_proba(test_X)
roc_auc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)
但是我在这里担心 rf.predict() 首先产生的结果可能与 rf.predict_proba() 不一致，所以 roc_auc 我报告的分数。我知道多次调用 predict 会产生完全相同的结果，但我担心 predict 然后 predict_proba 可能会产生稍微不同的结果，使得不宜与上述指标一起讨论。
如果是这样，有没有办法控制它，确保 predict() 用来决定预测标签的类概率在我调用 predict_proab 时完全相同?
最佳答案
predict_proba() 和 predict() 彼此一致。事实上，predict 在内部使用 predict_proba 可以看出here in the source code
关于python - 随机森林 : predict vs predict_proba，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/66816050/
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假设我的标记数据有两个类 1 和 0。当我在测试集上运行 Predict_proba 时，它返回一个包含两列的数组。哪一列对应哪个类？ 最佳答案 第 0 列对应于类 0，第 1 列对应于类 1。 关于
只是一个简单的问题，如果我想将对象分类为 0 或 1，但我希望模型返回一个“可能性”概率，例如，如果一个对象是 0.7，这意味着它有 0.7 的机会进入第 1 类，我是做回归还是坚持使用分类器并使用
我想通过交叉验证从逻辑回归模型预测概率。我知道您可以获得交叉验证分数，但是否可以从 predict_proba 返回值而不是分数？ # imports from sklearn.linear_mode
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我正在使用 scikit-learn 通过逻辑回归来实现分类。使用 predict() 函数预测类标签，而使用 predict_proba() 函数打印预测概率。 下面粘贴了代码片段: # Parti
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我正在使用 sklearn 库来训练和测试我的数据。 targetDataCsv = pd.read_csv("target.csv","rt")) testNormalizedCsv = csv.
我试图通过调用 Keras 模型的 predict_proba() 生成类(class)分数，但似乎没有这个函数!它是否因为我在谷歌中看到一些例子而被弃用？我正在使用 Keras 2.2.2。 最佳答
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在docs , predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1) 是 Generates class probability predictions f
我正在尝试使用LinearSVC 分类器 更新:添加了导入 import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.classify
这是来自 How to know what classes are represented in return array from predict_proba in Scikit-learn 的后续
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我正在尝试了解如何 sklearn's MLP Classifier检索其 predict_proba 函数的结果。 该网站仅列出: Probability estimates 还有很多其他的，例如
predict_proba 返回神经网络中的误差 我在这个链接上看到了例子 https://machinelearningmastery.com/how-to-make-classification-
我训练了一个简单的随机森林分类器，然后当我使用相同的测试输入测试预测时: rf_clf.predict([[50,0,500,0,20,0,250000,1.5,110,0,0,2]]) rf_clf
我是一名优秀的程序员,十分优秀！