Прогнозные значения в Python

Question

Может кто-нибудь помочь мне с кодом для получения предсказанных значений вероятности?Моя модель работает нормально и дает мне прогнозы как 1 и 0, однако мне также нужны значения вероятности.Код находится в двух файлах Python.Первый файл использует набор обучающих данных для создания файла карты.Второй файл Python (файл скоринга) использует файл карты на тестовых данных для прогнозирования.Может кто-нибудь сообщить мне код, который я должен вставить, чтобы получить значения вероятности.Приведенный ниже код взят из файла оценки, и здесь мне нужен код для получения значений вероятности

pred = model.predict(X.values)
data["Predicted"] = pred

# I NEED THE CODE HERE TO GET THE PROBABILITY VALUES. 

data.to_excel(r'result.xlsx', index=False)

Большое спасибо

Answer 1

Я больше не могу редактировать свой вопрос, поэтому разместил его здесь.

Спасибо за помощь.Я использую модель случайного леса.Это мой код, и строка 4 ниже выдает ошибку.Если я удалю строку 4, код запустится, но в окончательном файле Excel я не получу вероятности, а только предсказания как 1 и 0. Может кто-нибудь, пожалуйста, дайте мне знать, как устранить эту ошибку.В последней строке ошибки написано ValueError: неверное количество пройденных элементов 2, размещение означает 1

pred = model.predict(X.values)
data["Predicted"] = pred
prob = model.predict_proba(X.values)
data["Pred Value"]= prob   - this line causes error
data.to_excel(r'result.xlsx', index=False)' 

Спасибо

Answer 2

Проверьте, имеет ли ваша модель метод predict_proba.

Использование такое же, как у того же метода predict.

prob = model.predict_proba(X.values)

Редактировать:

Некоторые реализации модели обучения из sklearn предоставляют метод predict_proba.Это не показатель, а, как я уже сказал, метод класса модели обучения.

Например:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# after split you have X_train,y_train,X_testy_test
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train,y_train)
proba = model.predict_proba(X_test)