Comment trouver la classe correspondante dans la fcf.predict_proba()

J'ai un certain nombre de classes et de la fonctionnalité correspondante vecteurs, et quand je lance predict_proba() je vais obtenir ceci:

classes = ['one','two','three','one','three']

feature = [[0,1,1,0],[0,1,0,1],[1,1,0,0],[0,0,0,0],[0,1,1,1]]

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

clf = BernoulliNB()
clf.fit(feature,classes)
clf.predict_proba([0,1,1,0])
>> array([[ 0.48247836,  0.40709111,  0.11043053]])

Je voudrais obtenir ce que la probabilité qui correspond à la classe. Sur cette page, il est dit qu'ils sont commandés par l'arithmétique d'ordre, je ne suis pas 100% sûr de ce que cela signifie: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC.predict_proba

Signifie que j'ai dans mes exemples de formation à affecter l'index correspondant à la première rencontre d'une classe, ou est-il une commande comme

clf.getClasses() = ['one','two','three']?

InformationsquelleAutor user1506145 | 2013-05-31
  1. 59

    Suffit d'utiliser la .classes_ attribut du classificateur pour récupérer la cartographie. Dans votre exemple, ce qui donne:

    >>> clf.classes_
array(['one', 'three', 'two'], 
      dtype='|S5')

    Et merci de mettre un minimaliste reproduction script dans votre question, il fait répondre vraiment facile que de les copier et de les coller dans un IPython shell 🙂

    • Pour un seul échantillon, zip(clf.classes_, clf.predict_proba(x)[0]) donne lisible de sortie.
    • est-il un moyen de passer l'ordre prédéfini pour le classificateur?
    • Vous pouvez nommer vos classes 0, 1, 2... directement si vous le souhaitez. Sinon, vous habe d'utiliser le clf.classes_ attribut pour faire l'inverse de la cartographie.
    InformationsquelleAutor ogrisel
  2. 9

    En règle générale, n'importe quel attribut de l'apprenant qui se termine par _ est appris. Dans votre cas, vous êtes à la recherche pour clf.classes_.

    Généralement en Python, vous pouvez utiliser le dir fonction pour trouver quels sont les attributs d'un objet.

    InformationsquelleAutor lazy1
  3. 5
    import pandas as pd
test = [[0,1,1,0],[1,1,1,0]]
pd.DataFrame(clf.predict_proba(test), columns=clf.classes_)

Out[2]:
         one       three         two
0   0.542815    0.361876    0.095309
1   0.306431    0.612863    0.080706
    InformationsquelleAutor pomber
  4. 1
    import pandas as pd
test = [[0,1,1,0],[1,1,1,0]]
pd.DataFrame(clf.predict_proba(test), columns=clf.classes_)

    Out[2]:

             one       three         two
0   0.542815    0.361876    0.095309
1   0.306431    0.612863    0.080706

    Je suis nouveau sur python et apprendre mon chemin autour. Comment pourriez-vous maintenant le groupe au-dessus de réponse en 2 colonnes représentant la probabilité maximale par l'index. Fondamentalement, l'ajout de 2 colonnes "Nombre" et "probabilité" et trouver la probabilité la plus élevée à travers l'index et le nombre

    Sortie doit être:

          Number                                probability
0.    One                                      0.542815
1.    Three                                    0.612863
    InformationsquelleAutor Bercey Efund