腌制随机森林 model 的混淆矩阵

Question

是否可以仅使用保存为 pickle-dump 的 model 来重建袋外验证的完整混淆矩阵？

mymodel.oob_score_报告 OOB 分数为 0.75682

我在这里发现可以像这样提取这个 model 的预测标签：

pred_train = numpy.argmax(mymodel.oob_decision_function_,axis=1)

但是火车标签是否也保存在模型文件中的某个地方？

Answer 1

这取决于您使用pickle.dump()导出的内容，但一般来说，如果您只导出随机森林，则不会。

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier只有这些属性，而基本事实不是其中之一。

oob_decision_function仅存储一个大小为（ n_samples ， n_classes ）的数组，因此您无法从那里获取它们。 没有其他属性可以存储 oob 基本事实。