Как понять в каком порядке выдается вероятность события? Задаю модель на примере.import numpy as np
X = np.array([[-1, -1, 2], [-2, -1, 4], [1, 1, 5], [2, 1, 2]]) #Тут массив из 3
y = np.array([2, 1, 1, 1])
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC(probability=True) #Обязательно задать для расчета вероятностей
clf.fit(X, y)
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=True, random_state=None, shrinking=True,
tol=0.001, verbose=False)
print(clf.predict([[-0.8, -1, 5]])) # И тут массив из 3
print(clf.predict_proba([[-0.8, -1, 5]]))
Получаю ответ:
[1] #К какому классу относим событие
[[ 0.47949123 0.52050877]] - #Вероятность классов
В хелпе указывается: Returns the probability of the sample for each class in the model. The columns correspond to the classes in sorted order, as they appear in the attribute classes_.
Как я понял predict_proba вероятности сортируются так, как они появляются в классе атрибута. Как это можно понять?
Очередность будет такая же как я указал y?
y = np.array([2, 1, 1, 1]) , то есть:
2 - 0.47949123%
1 - 0.52050877%

21 Авг 2019 в 06:06
216 +1
0
Ответы
1

Да, вероятности возвращаются в том же порядке, в котором классы появляются в атрибуте classes_.
В вашем случае, если y = np.array([2, 1, 1, 1]), то вероятности будут возвращены в следующем порядке:
Класс 2 - 0.47949123%
Класс 1 - 0.52050877%

20 Апр в 13:23
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Название заказа не должно быть пустым
Введите email
Бесплатные доработки
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Название заказа не должно быть пустым
Введите email
Доверьте свою работу экспертам
Разместите заказ
Наша система отправит ваш заказ на оценку 91 855 авторам
Первые отклики появятся уже в течение 10 минут
Прямой эфир