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[英]Scikit-learn returning incorrect classification report and accuracy score
[英]scikit-learn get certainty of classification / score of the classifier for the chosen category
我正在做一些多類文本分類,它可以很好地滿足我的需求:
classifier = Pipeline([
('vect', CountVectorizer(tokenizer=my_tokenizer, stop_words=stopWords, ngram_range=(1, 2), min_df=2)),
('tfidf', TfidfTransformer(norm='l2', use_idf=True, smooth_idf=True, sublinear_tf=False)),
('clf', MultinomialNB(alpha=0.01, fit_prior=True))])
categories = [list of my possible categories]
# Learning
news = [list of news already categorized]
news_cat = [the category of the corresponding news]
news_target_cat = numpy.searchsorted(categories, news_cat)
classifier = classifier.fit(news, news_target_cat)
# Categorizing
news = [list of news not yet categorized]
predicted = classifier.predict(news)
for i, pred_cat in enumerate(predicted):
print(news[i])
print(categories[pred_cat])
現在,我想有一個與預測類別是其從預測“確定性”(例如:0.0 - >“我已經推出一個骰子選擇類別”高達1.0 - >“任何事情都不能使我改變主意約那個新聞的類別“)。 我應該如何獲得該類別的確定性值/預測值得分?
如果您需要類別probability
之類的東西,則必須使用分類器的predict_proba()
方法。
文件 。
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