如何在clf.predict_proba（）中找到对应的类

Question

我有很多类和相应的特征向量，当我运行predict_proba（）时，我将得到：

classes = ['one','two','three','one','three']

feature = [[0,1,1,0],[0,1,0,1],[1,1,0,0],[0,0,0,0],[0,1,1,1]]

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB

clf = BernoulliNB()
clf.fit(feature,classes)
clf.predict_proba([0,1,1,0])
>> array([[ 0.48247836,  0.40709111,  0.11043053]])

我想知道什么概率对应于什么类。在这一页上，它说它们是按算术顺序排列的，我不能百分之百确定这是什么意思：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC.predict_proba

这是否意味着我已经通过了我的训练示例，为一个类的第一次接触指定了相应的索引，或者是否有类似的命令

clf.getClasses() = ['one','two','three']?

Answer 1

只需使用分类器的.classes_属性来恢复映射。在您的示例中：

>>> clf.classes_
array(['one', 'three', 'two'], 
      dtype='|S5')

感谢您在您的问题中加入了一个极简的复制脚本，只需复制并粘贴到一个IPython shell中，就可以很容易地得到答案：）

Answer 2

通常，学习者中以“u”结尾的任何属性都是学习属性。在您的情况下，您正在寻找clf.classes_。

通常在Python中，可以使用dir函数来确定对象具有哪些属性。

Answer 3

import pandas as pd
test = [[0,1,1,0],[1,1,1,0]]
pd.DataFrame(clf.predict_proba(test), columns=clf.classes_)

Out[2]:
         one       three         two
0   0.542815    0.361876    0.095309
1   0.306431    0.612863    0.080706