如何将概率添加到 model.predict 输出?
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【中文标题】如何将概率添加到 model.predict 输出?【英文标题】:How to add probabilities to model.predict output? 【发布时间】:2021-05-26 10:57:21 【问题描述】:我已经按照this tutorial 构建了一个有效的分类模型。
本教程仅输出预测的类别名称。我希望它输出类别名称及其概率,我只想输出高于某个概率的类别。例如,我只想要超过 0.5 的类别
这是用于访问模型的函数:
import pickle
import numpy as np
category_model_path="categorymodel.pkl"
category_transformer_path="categorytransformer.pkl"
sentiment_model_path="sentimentmodel.pkl"
sentiment_transformer_path="sentimenttransformer.pkl"
def get_top_k_predictions(model,X_test,k):
# get probabilities instead of predicted labels, since we want to collect top 3
np.set_printoptions(suppress=True)
probs = model.predict_proba(X_test)
# GET TOP K PREDICTIONS BY PROB - note these are just index
best_n = np.argsort(probs, axis=1)[:,-k:]
# GET CATEGORY OF PREDICTIONS
preds=[[model.classes_[predicted_cat] for predicted_cat in prediction] for prediction in best_n]
preds=[ item[::-1] for item in preds]
return preds
category_loaded_model = pickle.load(open(category_model_path, 'rb'))
category_loaded_transformer = pickle.load(open(category_transformer_path, 'rb'))
sentiment_loaded_model = pickle.load(open(sentiment_model_path, 'rb'))
sentiment_loaded_transformer = pickle.load(open(sentiment_transformer_path, 'rb'))
那么这段代码就是用来调用函数的:
category_test_features=category_loaded_transformer.transform(["I absolutley loved the organization "])
get_top_k_predictions(category_loaded_model,category_test_features,2)
这是当前的输出:
[['Course Structure', 'Learning Materials']]
概率在函数中计算到probs
变量。我不知道如何只获得超过 0.5 的那些并将它们添加到 preds
输出。
【问题讨论】:
【参考方案1】:best_n
数组包含概率数组probs
的索引。您可以像获取标签一样使用它。你可以像这样得到标签概率元组:
preds = [
[(model.classes_[predicted_cat], distribution[predicted_cat])
for predicted_cat in prediction]
for distribution, prediction in zip(probs, best_n)]
如果您不想返回概率而只想过滤它们,您可以执行以下操作:
preds=[
[model.classes_[predicted_cat]
for predicted_cat in prediction if distribution[predicted_cat] > 0.5]
for distribution, prediction in zip(probs, best_n)]
【讨论】:
知道如何按标签名称的字母顺序对数组进行排序吗?以上是关于如何将概率添加到 model.predict 输出?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Keras - model.predict 返回类而不是概率
如何在 Keras 中解释 model.predict() 的输出
如何找出概率输出中每列的哪个类对应于使用Keras进行多类分类?