使用 Keras/sklearn 和来自 sklearn.calibration 的 CalibratedClassifierCV

Question

是否可以将 Keras 模型对象与来自 sklearn.calibration 的 CalibratedClassifierCV 一起使用？或者是否有另一种方法可以在 sklearn/其他 python 包中执行等渗回归，而无需将模型对象传递给它。

我尝试使用 Keras 的 sklearn 包装器，但它不起作用。 Here is the doc for the CalibratedClassifierCV class.

Answer 1

您可以在预测后后验训练等渗回归。让 'file1' 成为一个 csv，其中包含您对数据子集的预测 pred 和实际观察到的事件 obs。理想情况下，这个子集以前从未使用过（甚至在 Keras 训练中也没有使用过）。让file2 包含您要校准的预测（测试集的 Keras 预测）。

    import pandas as pd
    from sklearn.isotonic import IsotonicRegression
    never_seen=pd.read_csv('file1') 
    uncalibrated=pd.read_csv('file2')   
    
    ir = IsotonicRegression( out_of_bounds = 'clip' )   
    ir.fit( never_seen.pred,never_seen.obs )
    p_calibrated = ir.transform( uncalibrated.pred )