y_pred = np.argmax(y_pred_proba, axis=1)是什么意思

这行代码使用了NumPy库中的`argmax()`函数，用于沿着指定的轴返回数组中具有最大值的索引。在这里，`y_pred_proba`是一个二维数组，每一行表示一个样本在各个类别上的概率分布，因此`axis=1`表示沿着第2个轴（即行）进行操作，返回每个样本在概率分布中概率最大的类别的索引，将结果存储在`y_pred`中。

通俗地说，这行代码的作用是根据每个样本在各个类别上的概率分布，预测出每个样本最有可能属于哪个类别。

相关问题

predicted = clf.predict(X_new_tfidf) print(predicted) y_prob=clf.predict_proba(X_new_tfidf) y_pred_class = np.argmax(y_prob, axis=1) # y_pred = [1 if prob > 0.5 else 0 for prob in y_prob] y_pred = np.where(y_prob > 0.5, 1, 0)[:,0] print(y_pred) total_cnt = 0 correct_cnt = 0 for test_label, predicte in zip(test_labels, predicted): total_cnt += 1 if test_label == predicte: correct_cnt += 1 print('%r => %s' % (test_label, predicte)) # 将预测值和真实标签存储在一个数组中 y_true = np.array(test_labels) # 按照预测概率值排序 order = y_prob.argsort() # 计算每个点的两个指标 fp = np.cumsum((y_true[order] == 0) & (y_pred[order] == 1)) tp = np.cumsum((y_true[order] == 1) & (y_pred[order] == 1)) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_pred_class)用SciPy计算ks

在代码中已经计算了y_pred_class，因此可以直接使用y_pred_class计算KS值。

具体使用方法如下：

1. 导入需要的库：

from scipy.stats import ks_2samp

2. 准备真实标签数据`y_true`和预测概率值数据`y_prob`。

3. 将预测概率值按照预测标签排序，并计算累计的真正例率（TPR）和假正例率（FPR）：

order = y_prob.argsort()
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true[order], y_prob[:, 1][order])

其中，`y_prob[:, 1]`表示预测为正例的概率值。

4. 计算KS值：

ks_statistic, p_value = ks_2samp(y_pred_class, y_prob[:, 1])

其中，`y_pred_class`为预测标签，`y_prob[:, 1]`为预测为正例的概率值。

示例代码如下：

from scipy.stats import ks_2samp
from sklearn.metrics import roc_curve
import numpy as np

# 准备真实标签数据和预测概率值数据
y_true = np.array(test_labels)
y_prob = clf.predict_proba(X_new_tfidf)

# 将预测概率值按照预测标签排序，并计算累计的真正例率和假正例率
order = y_prob.argsort()
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true[order], y_prob[:, 1][order])

# 计算KS值
ks_statistic, p_value = ks_2samp(y_pred_class, y_prob[:, 1])

# 输出结果
print("KS值为：", ks_statistic)
print("p-value为：", p_value)

注意，KS值越大，表示模型预测能力越强，模型的区分度越大。而p-value值越小，表示KS值越显著，模型的区分度越好。

dict_of_models = {'RandomForest': RandomPipeline, 'AdaBoost': AdaPipeline, 'SVM': SVMPipeline, 'KNN': KNNPipeline, 'LR': LRPipeline}；def evaluation(model): # calculating the probabilities y_pred_proba = model.predict_proba(X_test) # finding the predicted valued y_pred = np.argmax(y_pred_proba,axis=1) print('Accuracy = ', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('-') print(confusion_matrix(y_test,y_pred)) print('-') print(classification_report(y_test,y_pred)) print('-') N, train_score, test_score = learning_curve(model, X_train, y_train, cv=4, scoring='f1', train_sizes=np.linspace(0.1,1,10)) plt.figure(figsize=(5,5)) plt.plot(N, train_score.mean(axis=1), label='train score') plt.plot(N, test_score.mean(axis=1), label='validation score') plt.legend() plt.show()

这段代码定义了一个字典 dict_of_models，其中包含了几个分类模型和对应的 Pipeline 对象。然后定义了一个名为 evaluation 的函数，函数接受一个模型对象作为参数。在函数内部，首先使用传入的模型对象对测试集 X_test 进行预测，并计算预测的概率值。接着使用 np.argmax 函数找到预测值中概率最大的类别，作为最终的预测结果。然后打印出模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。最后使用 learning_curve 函数计算训练集和验证集的 F1 分数，并绘制学习曲线。