Python sklearn中如何根据预测概率对实例进行排序

我使用sklearn的支持向量机（

SVC

），如下所示，使用

10倍交叉验证

，获得我的数据集中实例的预测概率，如下所示

从sklearn导入数据集
iris=数据集。加载\u iris（）
X=iris.data
y=iris.target
clf=SVC（类重量=“平衡”）
概率=交叉值预测（clf，X，y，cv=10，方法='predict'u proba'）
打印（clf.类别）
打印（proba[：，1]）
打印（np.argsort（proba[：，1]））

我对

print（proba[：，1]）

和

print（np.argsort（proba[：，1]）

的预期输出如下，其中第一个表示类

1

的所有实例的预测概率，第二个表示每个概率的数据实例的对应索引

我的第一个问题是,；似乎

SVC

不支持

predict\u proba

。因此，如果我改用

proba=cross\u val\u predict（clf，X，y，cv=10，method='decision\u function'）

是否正确

我的第二个问题是如何打印预测概率的类别？我尝试了

clf\u类

。但是，我得到一个错误，说

AttributeError:'SVC'对象没有属性'classes'

。有没有办法解决这个问题

注意：我想通过交叉验证得到所有实例的预测概率

编辑：

@KRKirov的答案很好。但是，我不需要

GridSearchCV

，只想使用普通的

交叉验证

。因此，我改变了他的代码使用

cross\u val\u score

。现在，我得到了错误

notfitteerror:Call fit before prediction

有没有办法解决这个问题

---

如果需要，我很乐意提供更多细节。

Cross_val predict是一个函数，它不会将分类器（在您的例子中是SVC）作为其输出的一部分返回。因此，您无法访问后者及其方法和属性

要执行交叉验证并计算概率，请使用scikit learn的GridSearchCV或RandomizedSearchCV。如果只需要一个简单的交叉验证，则只传递一个参数的参数字典。一旦有了概率，您就可以使用pandas或numpy根据特定类对它们进行排序（下面示例中的1）

---

你的最终目标是什么？你对实例进行排名是什么意思<代码>决策函数可用于排名，但不是概率estimate@ShihabShahriar我想得到分类器的最高预测。例如，前200名预测：谢谢你的回答。我还想得到相应的概率指数。早些时候，我把它当作

np.argsort（proba[：，1]）

。由于代码发生了更改，我不知道如何获取该数据。请让我知道您的建议：）此外，我还希望像我在代码中所做的那样执行交叉验证。如果您还可以添加以下内容，我们将不胜感激：）cross_val_predict只返回一个numpy数组o.f预测类。如果要进行交叉验证，并将分类器和最佳参数作为输出，请使用scikit learn的GridSearchCV或RandomizedSearchCV。请参阅使用GridSearchCV代替cross_val_predict.Final更新的答案。我希望这能解决问题。当然，您可以对概率进行四舍五入，以获得适合您的格式。

[0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.1 0.  0.  0.
 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.
 0.2 0.  0.  0.  0.  0.1 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.9 1.  0.7 1.
 1.  1.  1.  0.7 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  0.9 0.9 0.1 1.
 0.6 1.  1.  1.  0.9 0.  1.  1.  1.  1.  1.  0.4 0.9 0.9 1.  1.  1.  0.9
 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.9 0.
 0.1 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.1 0.  0.  0.8 0.  0.1 0.  0.1 0.  0.1
 0.3 0.2 0.  0.6 0.  0.  0.  0.6 0.4 0.  0.  0.  0.8 0.  0.  0.  0.  0.
 0.  0.  0.  0.  0.  0. ]

[  0 113 112 111 110 109 107 105 104 114 103 101 100  77 148  49  48  47
  46 102 115 117 118 147 146 145 144 143 142 141 140 139 137 136 135 132
 131 130 128 124 122 120  45  44 149  42  15  26  16  17  18  19  20  21
  22  43  23  24  35  34  33  32  31  30  29  28  27  37  13  25   9  10
   7   6   5   4   3   8  11   2   1  38  39  40  12 108 116  41 121  70
  14 123 125  36 127 126 134  83  72 133 129  52  57 119 138  89  76  50
  84 106  85  69  68  97  98  66  65  64  63  62  61  67  60  58  56  55
  54  53  51  59  71  73  75  96  95  94  93  92  91  90  88  87  86  82
  81  80  79  78  99  74]

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn import datasets
import pandas as pd
import numpy as np

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

parameters = {'kernel':(['rbf'])}
svc = SVC(gamma="scale", probability=True)
clf = GridSearchCV(svc, parameters, cv=10)
clf.fit(iris.data, iris.target)

probabilities = pd.DataFrame(clf.predict_proba(X), columns=clf.classes_)
probabilities['Y'] = iris.target
probabilities.columns.name = 'Classes'
probabilities.head()

# Sorting in ascending order by the probability of class 1. 
# Showing only the first five rows.
# Note that all information (indices, values) is in one place
probabilities.sort_values(1).head()
Out[49]: 
Classes         0         1         2  Y
100      0.006197  0.000498  0.993305  2
109      0.009019  0.001023  0.989959  2
143      0.006664  0.001089  0.992248  2
105      0.010763  0.001120  0.988117  2
144      0.006964  0.001295  0.991741  2

# Alternatively using numpy
indices = np.argsort(probabilities.values[:,1])
proba = probabilities.values[indices, :]

print(indices)
[100 109 143 105 144 122 135 118 104 107 102 140 130 117 120 136 132 131
 128 124 125 108  22 148 112  13 115  14  32  37  33 114  35  40  16   4
  42 103   2   0   6  36 139  19 145  38  17  47  48  28  49  15  46 129
  10  21   7  27  12  39   8  11   1   3   9  45  34 116  29 137   5  31
  26  30 141  43  18 111  25  20  41  44  24  23 147 134 113 101 142 110
 146 121 149  83 123 127  77 119 133 126 138  70  72 106  52  76  56  86
  68  63  54  98  50  84  66  85  78  91  73  51  57  58  93  55  87  75
  65  79  90  64  61  60  97  74  94  59  96  81  88  53  95  99  89  80
  71  82  69  92  67  62]

# Showing only the first five values of the sorted probabilities for class 1
print(proba[:5, 1])
[0.00049785 0.00102258 0.00108851 0.00112034 0.00129501]