sklearn中的分类器输出值范围

Question

我有一个保存为pickle文件的模型

现在假设模型经过训练，可以从5个可能的标签中预测一个标签。如何检查模型可以预测哪些值（标签）

我不希望我的模型基于X_检验来预测一个值。我想知道模型能够预测的可能值

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def predict_model():
    vectorizer_reloaded = cPickle.load(open('model.pkl','rb'))
    detector_reloaded = cPickle.load(open('model_clf.pkl','rb'))
    X_test = vectorizer_reloaded.transform(df['Text'])
    xs = detector_reloaded.predict(X_test)
    prob_pos = detector_reloaded.predict_proba(X_test)

我用上面的代码来预测输出。。。 xs包含预测的输出，但是否也有一种方法可以通过这样的方式获得模型中的所有输出

所有输出=探测器重新加载。所有输出（）

Answer 1

这通常出现在名为classes_的字段中。我还没有彻底检查过，在base classifier中也不需要它，但这是一个不错的第一个地方

detector_reloaded = cPickle.load(open('model_clf.pkl','rb'))
print(detector_reloaded.classes_)

请注意，我发现这甚至适用于可以执行多标签分类（如DecisionTreeClassifier）的分类器

我在classes_中看到的类：

• KNeighborsClassifier
• SVC
• GaussianProcessClassifier
• DecisionTreeClassifier
• RandomForestClassifer
• AdaBoostClassifier
• MLPClassifier
• GaussianNB
• QuadraticDiscriminantAnalysis

这个列表并不详尽，所以一定要检查特定模型的文档，以验证它是否设置了classes_