Sklearn预测多个输出

Question

我写了以下代码：

from sklearn import tree
# Dataset & labels
# Using metric units
# features = [height, weight, style]
styles = ['modern', 'classic']
features = [[1.65, 65, 1], 
            [1.55, 50, 1],
            [1.76, 64, 0],
            [1.68, 77, 0] ]
labels = ['Yellow dress', 'Red dress', 'Blue dress', 'Green dress']
# Decision Tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
# Returns the dress
height = input('Height: ')
weight = input('Weight: ')
style = input('Modern [0] or Classic [1]: ')
print(clf.predict([[height,weight,style]]))

此代码接收用户的身高和体重，然后返回更适合她的衣服。有没有办法返回多个选项？例如，返回两个或多个衣服。

update

from sklearn import tree
import numpy as np
# Dataset & labels
# features = [height, weight, style]
# styles = ['modern', 'classic']
features = [[1.65, 65, 1], 
            [1.55, 50, 1],
            [1.76, 64, 1],
            [1.72, 68, 0],
            [1.73, 68, 0],
            [1.68, 77, 0]]
labels =    ['Yellow dress',
            'Red dress',
            'Blue dress',
            'Green dress',
            'Purple dress',
            'Orange dress']
# Decision Tree
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
# Returns the dress
height = input('Height: ')
weight = input('Weight: ')
style = input('Modern [0] or Classic [1]: ')
print(clf.predict_proba([[height,weight,style]]))

如果用户为17.2m和68kg，我想同时展示绿色和紫色连衣裙。这个示例只是返回绿色连衣裙的100％。

Answer 1

是的。实际上，您可以做的是您可以获得每个类的概率。有一个称为.predict_proba()的函数，在某些分类器中实现。

请参阅此处，Sklearn的文档。

它将返回每个班级的样本成员的可能性。

然后您可以返回与两个，三个最高概率关联的标签。

Answer 2

predict()将仅返回具有更高概率的类。如果您使用 predict_proba()相反，它将返回一个具有每个类概率的数组，因此您可以选择以上一个阈值以上的数组。

这是该方法的文档。

您可以对此进行这样的操作：

probs = clf.predict_proba([[height, weight, style]])
threshold = 0.25 # change this accordingly
for index, prob in enumerate(probs[0]):
    if prob > threshold:
        print(styles[index]) 

Answer 3

您可以使用preadion_proba（）方法来获取给定项目的每个类的概率。有关更多信息，请检查此信息" preadion_proba（）"：

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.decisiontreeclassifier.html

希望这会有所帮助..