Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习

278

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第

17

章

支持向量机

17.3

　计算预测分类的概率

问题描述

想知道观察值被预测为某个分类的概率。

解决方案

如果使用

scikit-learn

的

SVC

，可以设置

probability=True

，然后训练模型，接着可以使

用

predict_proba

来查看校准后的概率 ：

#

加载库

from sklearn.svm import SVC

from sklearn import datasets

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

import numpy as np

#

加载数据

iris = datasets.load_iris()

features = iris.data

target = iris.target

#

标准化特征

scaler = StandardScaler()

features_standardized = scaler.fit_transform(features)

#

创建

SVC

对象

svc = SVC(kernel="linear", probability=True, random_state=0)

#

训练分类器

model = svc.fit(features_standardized, target)

#

创建一个新的观察值

new_observation = [[.4, .4, .4, .4]]

#

查看观察值被预测为不同分类的概率

model.predict_proba(new_observation) ...