Tabnet 分类器预测返回 0 和 1 值答案

【问题标题】：Tabnet Classifier predictions returning 0 and 1 valuesTabnet 分类器预测返回 0 和 1 值
【发布时间】：2022-01-16 22:19:47
【问题描述】：

我正在尝试使用 tabnet 构建分类模型。我想输出 0 和 1 的概率（即 0 和 1 之间的值）。我成功地训练了模型，但预测函数只返回 0 和 1，我不知道如何检查概率。你能帮我吗？这是我正在使用的代码：

clf = TabNetClassifier(
                optimizer_fn=torch.optim.Adam,
                optimizer_params=dict(lr=0.001),
                scheduler_params={"step_size":50,
                                    "gamma":0.9},
                scheduler_fn=torch.optim.lr_scheduler.StepLR,
                mask_type='sparsemax',
                seed = 7
                )
MAX_EPOCHS = 1000
BATCH_SIZE = int(4096*4)
VIRTUAL_BATCH_SIZE = int(256*4)

hist = clf.fit(
    X_train=X_train.values, y_train=y_train.values,
    eval_set=[
        # (X_train.values, y_train.values), 
        (X_valid.values, y_valid.values)
    ],
    eval_name=[
        'valid'
    ],
    eval_metric=['accuracy','auc'],
    max_epochs=MAX_EPOCHS, 
    patience=15,
    batch_size=BATCH_SIZE, 
    virtual_batch_size=VIRTUAL_BATCH_SIZE,
    num_workers=0,
    weights=1,
    drop_last=False,
)

predictions = clf.predict(X_test)

【问题讨论】：

标签： python classification

【解决方案1】：

不是 100% 肯定，但如果类似于 sklearn 应该只是：

predictions = clf.predict_proba(X_test)

【讨论】：

这确实奏效了山姆。非常感谢！因缺少 TabNet 文档而苦苦挣扎。
没问题，我自己快速查看了文档，我觉得奇怪的是它没有显示可用的方法，所以只是一个幸运的猜测！我认为关键是“TabNet 现在与 scikit 兼容，训练 TabNetClassifier 或 TabNetRegressor 真的很容易。”这意味着它应该继承自 scikit 分类器并使用与这些分类器相同的语法。