如何一步从预测概率中获取预测类标签?

Question

目前，我正在使用给定的代码来计算概率分数和预测的类标签。

y_score = cross_val_predict(clf, X, y, cv=10 ,method='predict_proba')
y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=10 ) 

但这是一种计算成本高昂的方法，因为必须运行整个模型两次，是否有任何方法可以在一个步骤中同时获得。 或者如何将概率转换为类标签？

谢谢

Answer 1

对于概率，如果它是独热编码的目标数组，请使用np.argmax()。它将返回最高概率的位置(预测(，例如第 1、2 或 3 行。

如果一维数组中有两个类，请使用np.round()，以便获得类别 0 和 1 的预测值。您可能需要转换为int才能正常工作。