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ドキュメントの分類に scikit Learn を使用していますが、複数のクラスを予測する方法があるかどうかを知りたい (対応する確率で)

これが私が使用しているコードです:

vectorizer = CountVectorizer(max_df=4000, min_df=4, strip_accents="unicode", analyzer="word", max_features=4000,stop_words=stopwords, charset="utf-8", token_pattern="\w{4,}") 
x1_vect=vectorizer.fit_transform(x1)

clf = OneVsRestClassifier(LinearSVC())
#or
#clf = MultinomialNB()

clf.fit(x1_vect,y1)
prediction = clf.predict(xpred_vect)

私は予測のみを取得し、さらに取得したいと考えています (対応する確率で)

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実際（私は自分の質問に答えました）、一部の分類器（私が使用したlinearSVC）には、というメソッドがあります

clf.decision_function

これは、「超平面までのサンプルの符号付き距離であるサンプルの信頼スコア」を提供します

于 2013-01-23T16:46:52.420 に答える
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linearSVCそのために持っ.decision_function()ています。他のいくつかの分類器は、0 と 1 の間の予測を行います。.predict_proba()

于 2013-05-29T10:01:09.610 に答える