Я бы хотел увидеть лучшие результаты N для предсказания RandomForestClassifier, упорядоченного по убыванию вероятности.Получение Scikit-Learn RandomForestClassifier для вывода результатов Top N
Ответ может быть pred_proba, но я понятия не имею, как интерпретировать результаты.
Помогите оценить!
Я думаю, что вы правы в использовании predict_proba. Используйте np.argsort для интерпретации результатов:
p = rfc.predict_proba(X)
n = 3
top_n = np.argsort(p)[:,:-n-1:-1]
Я ценю помощь. Это хорошо работает. – danielchalef
Если ваши классы являются целыми числами от 0 до n_classes;) в противном случае вам нужно использовать '' rfc.classes_ [top_n] '' –
Top N of what? RFC является бинарным классификатором, он прогнозирует вероятность того, что наблюдение относится к положительному классу. Если вы хотите найти наиболее вероятные образцы, это полностью не зависит от sklearn, вы просто сортируете вероятности. –