我有话要问 .
我已经使用Python训练了我的sklearn Logistic回归分类器和10,000个训练数据 . 我有2000个测试数据，我使用准确度分数来显示准确度和混淆矩阵..但两者都只显示所有测试数据的整体准确性 .
我想要的是例如：
测试数据1：“abc”
给定测试数据的A级准确度：80％
给出测试数据的B类准确度：10％
给定测试数据的C类准确度：10％
测试数据2：“def”
给定测试数据的A级准确度：50％
给出测试数据的B级准确度：30％
给定测试数据的C级准确度：20％
等等所有测试数据的其余部分 . 我希望像这样在表格中显示它 . example
是否有可能使用sklearn？
1 回答
根据您提供的示例，我认为您要问的是每个测试数据点的概率预测 . 您可以使用LogisticRegression类的
predict_proba方法（http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression.predict_proba）轻松完成 . 这将为您提供每个类的概率 . 在您的情况下，返回的矩阵的大小应为2000 x 3. 您可以将它们乘以100，以获得每个 class 所需的百分比 .希望有所帮助 .