基于预测概率的滑雪板实例排序方法
我正在使用sklearn的支持向量机(SVC)，如下所示，使用10-fold cross validation获得数据集中实例的预测概率。
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf=SVC(class_weight="balanced")
proba = cross_val_predict(clf, X, y, cv=10, method='predict_proba')
print(clf.classes_)
print(proba[:,1])
print(np.argsort(proba[:,1]))对于print(proba[:,1])和print(np.argsort(proba[:,1]))，我的预期输出如下:第一个表示类1的所有实例的预测概率，第二个表示每个概率的数据实例的相应索引。
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.1 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0.2 0. 0. 0. 0. 0.1 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.9 1. 0.7 1.
1. 1. 1. 0.7 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0.9 0.9 0.1 1.
0.6 1. 1. 1. 0.9 0. 1. 1. 1. 1. 1. 0.4 0.9 0.9 1. 1. 1. 0.9
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.9 0.
0.1 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.1 0. 0. 0.8 0. 0.1 0. 0.1 0. 0.1
0.3 0.2 0. 0.6 0. 0. 0. 0.6 0.4 0. 0. 0. 0.8 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0 113 112 111 110 109 107 105 104 114 103 101 100 77 148 49 48 47
46 102 115 117 118 147 146 145 144 143 142 141 140 139 137 136 135 132
131 130 128 124 122 120 45 44 149 42 15 26 16 17 18 19 20 21
22 43 23 24 35 34 33 32 31 30 29 28 27 37 13 25 9 10
7 6 5 4 3 8 11 2 1 38 39 40 12 108 116 41 121 70
14 123 125 36 127 126 134 83 72 133 129 52 57 119 138 89 76 50
84 106 85 69 68 97 98 66 65 64 63 62 61 67 60 58 56 55
54 53 51 59 71 73 75 96 95 94 93 92 91 90 88 87 86 82
81 80 79 78 99 74]我的第一个问题是：SVC似乎不支持predict_proba。因此，如果我使用proba = cross_val_predict(clf, X, y, cv=10, method='decision_function')来代替它是正确的吗？
我的第二个问题是如何打印预测概率的类别？我试过clf_classes_。但是，我说AttributeError: 'SVC' object has no attribute 'classes_'时出错了。有没有办法解决这个问题？
注意:我想通过交叉验证得到所有实例的预测概率。
编辑：
“KRKirov”的回答很棒。但是，我不需要GridSearchCV，只想使用普通的cross validation。因此，我更改了他的代码使用cross_val_score。现在，我得到了错误NotFittedError: Call fit before prediction。
有没有办法解决这个问题？
如果需要，我很乐意提供更多的细节。
Stack Overflow用户
发布于 2019-08-24 11:24:59
Cross_val预测是一个函数，它不返回分类器(在您的例子中是SVC)作为其输出的一部分。因此，您无法访问后者及其方法和属性。
要执行交叉验证和计算概率，请使用scikit-learn的GridSearchCV或RandomizedSearchCV。如果您只想进行简单的交叉验证，请传递一个只有一个参数的参数字典。一旦你有了这个概率，你就可以用熊猫或者小熊来根据特定的类对它们进行排序(在下面的例子中是1)。
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import datasets
import pandas as pd
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
parameters = {'kernel':(['rbf'])}
svc = SVC(gamma="scale", probability=True)
clf = GridSearchCV(svc, parameters, cv=10)
clf.fit(iris.data, iris.target)
probabilities = pd.DataFrame(clf.predict_proba(X), columns=clf.classes_)
probabilities['Y'] = iris.target
probabilities.columns.name = 'Classes'
probabilities.head()
# Sorting in ascending order by the probability of class 1.
# Showing only the first five rows.
# Note that all information (indices, values) is in one place
probabilities.sort_values(1).head()
Out[49]:
Classes 0 1 2 Y
100 0.006197 0.000498 0.993305 2
109 0.009019 0.001023 0.989959 2
143 0.006664 0.001089 0.992248 2
105 0.010763 0.001120 0.988117 2
144 0.006964 0.001295 0.991741 2
# Alternatively using numpy
indices = np.argsort(probabilities.values[:,1])
proba = probabilities.values[indices, :]
print(indices)
[100 109 143 105 144 122 135 118 104 107 102 140 130 117 120 136 132 131
128 124 125 108 22 148 112 13 115 14 32 37 33 114 35 40 16 4
42 103 2 0 6 36 139 19 145 38 17 47 48 28 49 15 46 129
10 21 7 27 12 39 8 11 1 3 9 45 34 116 29 137 5 31
26 30 141 43 18 111 25 20 41 44 24 23 147 134 113 101 142 110
146 121 149 83 123 127 77 119 133 126 138 70 72 106 52 76 56 86
68 63 54 98 50 84 66 85 78 91 73 51 57 58 93 55 87 75
65 79 90 64 61 60 97 74 94 59 96 81 88 53 95 99 89 80
71 82 69 92 67 62]
# Showing only the first five values of the sorted probabilities for class 1
print(proba[:5, 1])
[0.00049785 0.00102258 0.00108851 0.00112034 0.00129501]https://stackoverflow.com/questions/57636500
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