Python 我可以为sklearn SVM显式设置可能的类列表吗？

我有一个使用sklearn中SVC类的程序。实际上，我使用的是使用SVC类的OneVsRestClassifier类。我的问题是predict_proba（）方法有时返回的向量太短。这是因为classes_u属性缺少一个类，这是在培训期间标签不存在时发生的

考虑以下示例（代码如下所示）。假设所有可能的类都是1、2、3和4。现在假设训练数据恰好不包含任何标有class 3的数据。这很好，除非调用predict_proba（）时需要长度为4的向量。相反，我得到一个长度为3的向量。也就是说，predict_proba（）返回[p（1）p（2）p（4）]，但我想要[p（1）p（2）p（3）p（4）]，其中p（3）=0

我猜clf.classes是由培训期间看到的标签隐式定义的，在本例中这是不完整的。是否有任何方法可以显式设置可能的类标签？我知道一个简单的解决方法就是获取predict_proba（）输出并手动创建我想要的数组。然而，这是不方便的，可能会减慢我的程序相当多

# Python 2.7.6

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
import numpy as np

X_train = [[1], [2], [4]] * 10
y = [1, 2, 4] * 10
X_test = [[1]]

clf = OneVsRestClassifier(SVC(probability=True, kernel="linear"))
clf.fit(X_train, y)

# calling predict_proba() gives: [p(1) p(2) p(4)]
# I want: [p(1) p(2) p(3) p(4)], where p(3) = 0
print clf.predict_proba(X_test)

我想到的解决方法是创建一个新的概率列表，并使用多个append（）调用一次构建一个元素（请参见下面的代码）。这似乎比让predict_proba（）自动返回我想要的东西要慢。我还不知道它是否会显著减慢我的程序，因为我还没有尝试过。不管怎样，我想知道是否有更好的方法

def workAround(probs, classes_, all_classes):
    """
    probs: list of probabilities, output of predict_proba (but 1D)
    classes_: clf.classes_
    all_classes: all possible classes; superset of classes_
    """
    all_probs = []
    i = 0  # index into probs and classes_

    for cls in all_classes:
        if cls == classes_[i]:
            all_probs.append(probs[i])
            i += 1
        else:
            all_probs.append(0.0)

    return np.asarray(all_probs)

---

正如评论中所说，scikit learn没有提供显式设置可能的类标签的方法

我发现了你的解决方法：

import sklearn
import sklearn.svm
import numpy as np
np.random.seed(3) # for reproducibility

def predict_proba_ordered(probs, classes_, all_classes):
    """
    probs: list of probabilities, output of predict_proba 
    classes_: clf.classes_
    all_classes: all possible classes (superset of classes_)
    """
    proba_ordered = np.zeros((probs.shape[0], all_classes.size),  dtype=np.float)
    sorter = np.argsort(all_classes) # http://stackoverflow.com/a/32191125/395857
    idx = sorter[np.searchsorted(all_classes, classes_, sorter=sorter)]
    proba_ordered[:, idx] = probs
    return proba_ordered

# Prepare the data set
all_classes = np.array([1,2,3,4]) # explicitly set the possible class labels.
X_train = [[1], [2], [4]] * 3
print('X_train: {0}'.format(X_train))
y = [1, 2, 4] * 3 # Label 3 is missing.
print('y: {0}'.format(y))
X_test = [[1], [2], [3]]
print('X_test: {0}'.format(X_test))

# Train
clf = sklearn.svm.SVC(probability=True, kernel="linear")
clf.fit(X_train, y)
print('clf.classes_: {0}'.format(clf.classes_))

# Predict
probs = clf.predict_proba(X_test) #As label 3 isn't in train set, the probs' size is 3, not 4
proba_ordered = predict_proba_ordered(probs, clf.classes_, all_classes)
print('proba_ordered: {0}'.format(proba_ordered))

输出：

X_train: [[1], [2], [4], [1], [2], [4], [1], [2], [4]]
y: [1, 2, 4, 1, 2, 4, 1, 2, 4]
X_test: [[1], [2], [3]]
clf.classes_: [1 2 4]
proba_ordered: [[ 0.81499201  0.08640176  0.          0.09860622]
                [ 0.21105955  0.63893181  0.          0.15000863]
                [ 0.08965731  0.49640147  0.          0.41394122]]

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请注意，您可以在

sklearn.metrics

中显式设置可能的类标签（例如，使用

标签

参数：

labels : array
Integer array of labels.

例如：

# Score
y_pred = clf.predict(X_test)
y_true = np.array([1,2,3])
precision = sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=all_classes, average=None)
print('precision: {0}'.format(precision))
recall = sklearn.metrics.recall_score(y_true, y_pred, labels=all_classes, average=None)
print('recall: {0}'.format(recall))
f1_score = sklearn.metrics.f1_score(y_true, y_pred, labels=all_classes, average=None)
print('f1_score: {0}'.format(f1_score))

---

请注意，到目前为止，您将。

如果您的任务是多类而不是多标签的，您不需要使用OneVsRestClassifier。为什么您认为在返回中添加额外的列可能会减慢您的程序？没有自动的方法，我想我们决定在某个时候不添加一个列，因为它会在所有cl中添加额外的参数我认为这会很慢，因为我会复制每个调用的概率来预测_proba（）。新列必须插入到正确的位置，以保留类的排序顺序。我将放弃OneVsRestClassifier，只使用SVC，谢谢。如果scikit learn可以为您完成这项工作，它也需要进行复制；），而且复制数组的成本与进行预测相比可以忽略不计。您可以从classes_uu属性和np.searchsorted属性中获得需要输入类的位置