Scikit-Learn Порог изменения в матрице путаницы

Question

Мне нужно иметь несколько матриц путаницы на другом пороге для двоичного классификатора.

Я искал везде, но не смог найти простую реализацию для этого.

Может кто-нибудь предоставить способ установить порог матрицы путаницы в scikit-learn?

Я понимаю, что confusion_matrix scikit-learn использует 0,5 в качестве порога.

model = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
confusion_matrix(y_test, y_pred)
Output: array([[24705,     8],
              [  718,     0]])

Спасибо!

Answer 1

Я понял это просто:

threshold = 0.2
y_pred = (model.predict_proba(X_test)[:, 1] > threshold).astype('float')
confusion_matrix(y_test, y_pred)

Надеюсь, это поможет всем, кто ищет простой способ изменить порог!