Question

我使用SVM分类器构建了情绪分析器。我训练模型的概率=真，它可以给我概率。但是当我腌制我的模型然后再加载它时，概率就不再起作用了。

模特：

from sklearn.svm import SVC, LinearSVC
pipeline_svm = Pipeline([
    ('bow', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('classifier', SVC(probability=True)),])

# pipeline parameters to automatically explore and tune
param_svm = [
  {'classifier__C': [1, 10, 100, 1000], 'classifier__kernel': ['linear']},
  {'classifier__C': [1, 10, 100, 1000], 'classifier__gamma': [0.001, 0.0001], 'classifier__kernel': ['rbf']},
]

grid_svm = GridSearchCV(
    pipeline_svm,
    param_grid=param_svm,
    refit=True,
    n_jobs=-1, 
    scoring='accuracy',
    cv=StratifiedKFold(label_train, n_folds=5),)

svm_detector_reloaded = cPickle.load(open('svm_sentiment_analyzer.pkl', 'rb'))
print(svm_detector_reloaded.predict([""""Today is awesome day"""])[0])

给我：

AttributeError：当probability = False时，predict_proba不可用

Answer 1

如果有帮助，请使用以下方法对模型进行酸洗：

import pickle
pickle.dump(grid_svm, open('svm_sentiment_analyzer.pkl', 'wb'))

加载模型并使用

进行预测

svm_detector_reloaded = pickle.load(open('svm_sentiment_analyzer.pkl', 'rb'))
print(svm_detector_reloaded.predict_proba(["Today is an awesome day"])[0])

在重新运行代码并在熊猫sents DataFrame上使用

训练了模型之后，我很好地给了我两个概率。

grid_svm.fit(sents.Sentence.values, sents.Positive.values)

有关模型序列化的最佳做法（例如，使用joblib），请访问https://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html

Answer 2

在初始化分类器时添加 (probability=True) 按照上面的建议解决了我的错误：

clf = SVC(kernel='rbf', C=1e9, gamma=1e-07, probability=True).fit(xtrain,ytrain)

Answer 3

您可以将CallibratedClassifierCV用于概率得分输出。

from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV

model_svc = LinearSVC()
model = CalibratedClassifierCV(model_svc) 
model.fit(X_train, y_train)

使用泡菜保存模型。

import pickle
filename = 'linearSVC.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))

使用pickle.load加载模型。

model = pickle.load(open(filename, 'rb'))

现在开始预测。

pred_class = model.predict(pred)
probability = model.predict_proba(pred)

Answer 4

使用：SVM(probability=True)

或

grid_svm = GridSearchCV(
    probability=True
    pipeline_svm,
    param_grid=param_svm,
    refit=True,
    n_jobs=-1, 
    scoring='accuracy',
    cv=StratifiedKFold(label_train, n_folds=5),)

Answer 5

使用predprobs函数根据auc（y_true， y_score ）中的要求计算分数或概率/分数，这是因为y_score。您可以按照下面的代码行所示进行转换

# Classifier - Algorithm - SVM
# fit the training dataset on the classifier
SVM = svm.SVC(C=1.0, kernel='linear', degree=3, gamma='auto',probability=True)
SVM.fit(Train_X_Tfidf,Train_Y)
# predict the labels on validation dataset
predictions_SVM = SVM.predict(Test_X_Tfidf)
# Use accuracy_score function to get the accuracy
**print("SVM Accuracy Score -> ",accuracy_score(predictions_SVM, Test_Y))**

probs = SVM.**predict_proba**(Test_X_Tfidf)
preds = probs[:,1]
fpr, tpr, threshold = **roc_curve(Test_Y, preds)**
**print("SVM Area under curve -> ",auc(fpr, tpr))**

查看precision_score和auc（）之间的区别，您需要预测的分数。

Scikit学习SVC预测概率不能按预期工作

5 个答案: