如何在二元分类器中按预测概率排序？

Question

我训练了一个二进制 classifier 并且可以得到很好的分数。

reviews['prediction'] = model.predict(reviews.review.astype(str))
model.score(reviews.review.astype(str), reviews.sentiment)
model.predict_proba(reviews.review.astype(str))

当我打印 predict_prob

时，我得到了数组中的概率

array([[ 0. ,  1. ],
       [ 0. ,  1. ],
       [ 0.7,  0.3],
       ..., 
       [ 0. ,  1. ],
       [ 0. ,  1. ],
       [ 0. ,  1. ]])

如何获取最高概率并将其附加到数据框，就像我对 class 所做的那样？

Answer 1

可以对数组调用max(axis=1)获取每一行的最大值，例如：

reviews['proba'] = predict_prob.max(axis=1)

如何在二元分类器中按预测概率排序？

How do I sort by predicted probability in a binary classifer?

python

pandas

scikit-learn