путаница с порогом питона

Question

Как напечатать матрицу путаницы для логистической регрессии, если изменить значение порога между [0,5,0,6,0,9] один раз 0,5 и один раз 0,6 и т. Д.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pandas as pd  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  

X = [[0.7,0.2],[0.9,0.4]]
y = [1,-1]

model = LogisticRegression()
model = model.fit(X,y)

threshold = [0.5,0.6,0.9]

CM = confusion_matrix(y_true, y_pred)

TN = CM[0][0]
FN = CM[1][0]
TP = CM[1][1]
FP = CM[0][1]

Answer 1

Я думаю, что простой подход в псевдокоде (основанный немного на Python) был бы:

1 - предсказать набор известного значения (X) y_prob = model.predict_proba(X), так что вы получите вероятность для каждого входав X.

2 - Затем для каждого порога рассчитывают выходной сигнал. т.е. если y_prob> threshold = 1 else 0

3 - Теперь получите матрицу смешения для каждого полученного вектора.

Если вам нужно более глубокое объяснение по любому вопросу, дайте мне знать!