请问各位,在分类算法中,预测的结果,如果概率>50%为1,概率小于<50% 为0 ,请问在sklearn中,怎么调整这个阈值,具体的程序怎么写,谢谢!!
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用predict_proba得到概率,然后对概率切一下。以LogisticRegression为例
clf = LogisticRegression()
clf.fit(trainX, ytrain)
pred_proba = clf.predict_proba(testX)[:, 1]
thres = 0.75
pred_label = pred_proba > thres
pred_proba是每个点为真的概率
假设阈值是0.75
pred_label里True就是概率大于0.75的
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