python逻辑回归：返回实际值，而不是1或0

【问题标题】：python logistic regression: return actual value, not 1 or 0python逻辑回归：返回实际值，而不是1或0
【发布时间】：2017-10-18 17:55:30
【问题描述】：

我正在使用 sklearn.linear_model.LogisticRegression 在 Python 中运行逻辑回归模型。

我知道如何返回模型所做的预测（0 或 1），但我想返回模型在四舍五入前产生的实际数字，即 0 和 1 之间的小数。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn logistic-regression

【解决方案1】：

你想要sklearn.linear_model.LogisticRegression.predict_proba。

一个例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()

X = [[0, 1, 0], [2, 2, 1], [3, 1, 0]]

y = [0, 1, 1]

model.fit(X, y)
Out[8]: 
LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,
          penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,
          verbose=0, warm_start=False)

model.predict_proba(X)
Out[9]: 
array([[ 0.53591311,  0.46408689],
       [ 0.182901  ,  0.817099  ],
       [ 0.11778519,  0.88221481]])

【讨论】：

谢谢！我没有意识到它是如此简单——我以前从未使用过。