如何将 scikit learn 的预测概率输出转换为 sigmoid答案

【问题标题】：How to Convert Predict proba output from scikit learn to sigmoid如何将 scikit learn 的预测概率输出转换为 sigmoid
【发布时间】：2021-09-28 11:20:59
【问题描述】：

我正在尝试使用 scikit learn 中的 predict_proba(X) 来输出概率，它返回一个包含每个类别概率的二维数组。

我的理解是该函数返回 logits，我正在尝试使用以下函数将它们转换为 Sigmoid

def sigmoid(x):
  return 1 / (1 + math.exp(-x))

如果二维数组的形式是

probability class 1	probability class 2
0.8	0.2
0.7	0.3

根据这些行和 sigmoid 函数仅返回单个概率的逻辑是什么？

提前谢谢你

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn logistic-regression sigmoid

【解决方案1】：

predict_proba() 以数组形式为您提供目标（在您的情况下为 0 和 1）的概率。每行的概率数等于目标变量中的类别数（假设您的情况为 2）。

因此，如果您只想获得输出为 1 的概率，那么您可以这样做

model.predict_proba(test)[:,1]

或者，如果您只想要得到零的概率，那么

model.predict_proba(test)[:,0]

【讨论】：