Sci-kit 分类阈值

Posted 2023-03-12

【中文标题】Sci-kit 分类阈值

【英文标题】：Sci-kit Classifying Thresholds

【发布时间】：2016-12-01 20:55:45

【问题描述】：

所以我正在使用 scikit-learn 进行一些二元分类，现在我正在尝试 Logistic Regression 分类器。训练完分类器后，我打印出分类结果和它们在每个类中的概率：

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train,y_train)
print logreg.predict(X_test)
print logreg.predict_proba(X_test)

所以我得到类似的东西：

[-1 1 1 -1 1 -1...-1]
[[  8.64625237e-01   1.35374763e-01]
 [  3.57441028e-01   6.42558972e-01]
 [  1.67970096e-01   8.32029904e-01]
 [  9.20026249e-01   7.99737513e-02]
 [  1.20456011e-02   9.87954399e-01]
 [  6.48565595e-01   3.51434405e-01]...]

等等......所以看起来只要概率超过0.5，这就是对象被分类的原因。我正在寻找一种方法来调整这个数字，例如，属于 1 类的概率必须超过 0.7 才能被归类为此类。有没有办法做到这一点？我正在查看一些参数，例如“tol”和“重量”，但我不确定它们是否是我正在寻找的，或者它们是否正在工作......

【问题讨论】：

***.com/questions/31417487/…的可能重复

如果你得到了预测的概率（就像你所做的那样），那么做某事就很容易了 (probas[:,1]>=threshold).astype(int)

【参考方案1】：

你可以像这样设置你的THRESHOLD

THRESHOLD = 0.7
preds = np.where(logreg.predict_proba(X_test)[:,1] > THRESHOLD, 1, 0)

请参考sklearn LogisticRegression and changing the default threshold for classification