как включить оценки вероятности при использовании классификатора LinearSVC от scikitlearn

Question

Как я могу получить вероятностные прогнозы из модели sklearn.svm.LinearSVC аналогично опции sklearn.svm.SVC probability=True, которая позволяет predict_proba() Мне нужно избежать штрафа за квадратичное соответствие базового libsvmSVC, так как мой тренировочный набор большой.

Answer 1

sklearn.svm.LinearSVC не имеет метода predict_proba, как вы правильно заметили.

Однако вы можете попробовать следующую уловку, чтобы обойти этот недостаток:

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
svm = CalibratedClassifierCV(LinearSVC())
svm
CalibratedClassifierCV(base_estimator=LinearSVC(C=1.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True,
     intercept_scaling=1, loss='squared_hinge', max_iter=1000,
     multi_class='ovr', penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001,
     verbose=0),
            cv=3, method='sigmoid')

Получившийся svm модель действительно имеет метод predict_proba.

Вы можете узнать больше о CalibratedClassifierCV