sklearn分类模型中预测结果怎么调整概率的阈值

  统计/机器学习 监督式学习 Python    浏览次数:14626        分享
1

请问各位,在分类算法中,预测的结果,如果概率>50%为1,概率小于<50% 为0 ,请问在sklearn中,怎么调整这个阈值,具体的程序怎么写,谢谢!!

 

小兵   2019-01-30 15:44



   1个回答 
6

用predict_proba得到概率,然后对概率切一下。以LogisticRegression为例

clf = LogisticRegression()
clf.fit(trainX, ytrain)
pred_proba = clf.predict_proba(testX)[:, 1]
thres = 0.75
pred_label = pred_proba > thres

pred_proba是每个点为真的概率

假设阈值是0.75

pred_label里True就是概率大于0.75的

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

wxw_pku   2019-01-30 16:15



  相关讨论

CatBoostClassifier里的rsm参量是什么意思?

sklearn.linear_model.SGDClassifier能做小批量学习(mini-batch)吗?

sklearn.linear_model.SGDClassifier中的参数n_iter设置问题

sklearn中的Randomizedlogisticregression是什么算法?和SGDClassifier一样吗?

sklearn predict的默认阈值

sklearn中的predict_proba方法的返回值的意义

sklearn SGDClassifier的partial_fit是什么意思?

请问在sklearn怎么在已有的模型的基础上训练新的数据?

sklearn里的LabelEncoder什么用?

sklearn里learning_rate什么意思?

  随便看看

怎么理解tweedie分布?

lightgbm.LGBMModel和lightgbm.LGBMClassifier该用哪个?

牛顿法到底是一阶优化算法还是二阶优化算法?

概率论中的鞅是什么?

怎么利用permutation importance来解释xgboost模型的特征?