Это следующий вопрос от Как узнать, какие классы представлены в массиве return из pred_proba в Scikit-learn
В этом вопросе я привел следующий код:
>>> import sklearn
>>> sklearn.__version__
'0.13.1'
>>> from sklearn import svm
>>> model = svm.SVC(probability=True)
>>> X = [[1,2,3], [2,3,4]] # feature vectors
>>> Y = ['apple', 'orange'] # classes
>>> model.fit(X, Y)
>>> model.predict_proba([1,2,3])
array([[ 0.39097541, 0.60902459]])
Я обнаружил в этом вопросе этот результат представляет вероятность точки, принадлежащей каждому классу, в порядке, заданном model.classes _
>>> zip(model.classes_, model.predict_proba([1,2,3])[0])
[('apple', 0.39097541289393828), ('orange', 0.60902458710606167)]
Итак... этот ответ, если он правильно интерпретируется, говорит, что точка, вероятно, является "оранжевой" (с довольно низким доверием из-за крошечного объема данных). Но интуитивно этот результат явно неверен, так как указанная точка идентична данным обучения для "яблока". Чтобы быть уверенным, я также проверил обратное:
>>> zip(model.classes_, model.predict_proba([2,3,4])[0])
[('apple', 0.60705475211840931), ('orange', 0.39294524788159074)]
Опять же, очевидно, неверно, но в другом направлении.
Наконец, я попробовал это с точками, которые были намного дальше.
>>> X = [[1,1,1], [20,20,20]] # feature vectors
>>> model.fit(X, Y)
>>> zip(model.classes_, model.predict_proba([1,1,1])[0])
[('apple', 0.33333332048410247), ('orange', 0.66666667951589786)]
Опять же, модель предсказывает неправильные вероятности. НО, функция model.predict получает это правильно!
>>> model.predict([1,1,1])[0]
'apple'
Теперь я помню, как что-то читал в документах о том, что pred_proba неточен для небольших наборов данных, хотя я не могу найти его снова. Это ожидаемое поведение, или я делаю что-то неправильно? Если это ожидаемое поведение, то почему функция прогнозирования и прогнозирования не согласуется с выходом? И что важно, насколько большой набор данных должен быть, прежде чем я смогу доверять результатам от pred_proba?
-------- UPDATE --------
Хорошо, поэтому я сделал еще несколько "экспериментов" в этом: поведение pred_proba сильно зависит от "n", но не предсказуемым образом!
>>> def train_test(n):
... X = [[1,2,3], [2,3,4]] * n
... Y = ['apple', 'orange'] * n
... model.fit(X, Y)
... print "n =", n, zip(model.classes_, model.predict_proba([1,2,3])[0])
...
>>> train_test(1)
n = 1 [('apple', 0.39097541289393828), ('orange', 0.60902458710606167)]
>>> for n in range(1,10):
... train_test(n)
...
n = 1 [('apple', 0.39097541289393828), ('orange', 0.60902458710606167)]
n = 2 [('apple', 0.98437355278112448), ('orange', 0.015626447218875527)]
n = 3 [('apple', 0.90235408180319321), ('orange', 0.097645918196806694)]
n = 4 [('apple', 0.83333299908143665), ('orange', 0.16666700091856332)]
n = 5 [('apple', 0.85714254878984497), ('orange', 0.14285745121015511)]
n = 6 [('apple', 0.87499969631893626), ('orange', 0.1250003036810636)]
n = 7 [('apple', 0.88888844127886335), ('orange', 0.11111155872113669)]
n = 8 [('apple', 0.89999988018127364), ('orange', 0.10000011981872642)]
n = 9 [('apple', 0.90909082368682159), ('orange', 0.090909176313178491)]
Как мне безопасно использовать эту функцию в моем коде? По крайней мере, существует ли какое-либо значение n, для которого будет гарантировано согласие с результатом модели. Представьте?
