Question

我正在使用scikit-learn的linearSVC分类器进行文本挖掘。我将y值作为标签0/1，将X值作为文本文档的TfidfVectorizer。

我使用下面的管道

 pipeline = Pipeline([
    ('count_vectorizer',   TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2))),
    ('classifier',         LinearSVC())
  ])

对于预测，我希望将数据点的置信度或概率分类为 范围内的1（0,1）

我目前使用决策功能

pipeline.decision_function(test_X)

然而，它返回正值和负值，似乎表明信心。我不太确定他们的意思。

但是，有没有办法让值在0-1范围内？

例如，这里是某些数据点的决策函数的输出

    -0.40671879072078421, 
    -0.40671879072078421, 
    -0.64549376401063352, 
    -0.40610652684648957, 
    -0.40610652684648957, 
    -0.64549376401063352, 
    -0.64549376401063352, 
    -0.5468745098794594, 
    -0.33976011539714374, 
    0.36781572474117097, 
    -0.094943829974515004, 
    0.37728641897721765, 
    0.2856211778200019, 
    0.11775493140003235, 
    0.19387473663623439, 
    -0.062620918785563556, 
    -0.17080866610522819, 
    0.61791016307670399, 
    0.33631340372946961, 
    0.87081276844501176, 
    1.026991628346146, 
    0.092097790098391641, 
    -0.3266704728249083, 
    0.050368652422013376, 
    -0.046834129250376291,

Answer 1

你做不到。但是，您可以将sklearn.svm.SVC与kernel='linear'和probability=True

一起使用

它可能会运行更长时间，但您可以使用predict_proba方法从此分类器中获取概率。

clf=sklearn.svm.SVC(kernel='linear',probability=True)
clf.fit(X,y)
clf.predict_proba(X_test)

Answer 2

如果您坚持使用LinearSVC类，您可以将其包装在sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV对象中，并使校准的分类器适合您，这将为您提供概率分类器。

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn import datasets

#Load iris dataset
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # Using only two features
y = iris.target      #3 classes: 0, 1, 2

linear_svc = LinearSVC()     #The base estimator

# This is the calibrated classifier which can give probabilistic classifier
calibrated_svc = CalibratedClassifierCV(linear_svc,
                                        method='sigmoid',  #sigmoid will use Platt's scaling. Refer to documentation for other methods.
                                        cv=3) 
calibrated_svc.fit(X, y)


# predict
prediction_data = [[2.3, 5],
                   [4, 7]]
predicted_probs = calibrated_svc.predict_proba(prediction_data)  #important to use predict_proba
print predicted_probs

这是输出：

[[  9.98626760e-01   1.27594869e-03   9.72912751e-05]
 [  9.99578199e-01   1.79053170e-05   4.03895759e-04]]

显示每个数据点的每个类的概率。

SK了解如何获得LinearSVC分类器

2 个答案: