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我在 SKLearn 中使用逻辑回归将数据分类为 5 个类别之一。为了训练数据，我有一个观察Y矩阵和一个特征矩阵X。

有时，我的矩阵Y将没有第 3 类发言权。在这种情况下，当我调用该predict_proba(X)方法时，我希望列出 5 个概率，其中第 3 个条目为 0（因为没有第 3 类观察值）。相反，这个概率被简单地省略，并返回 4 个概率的列表。

我怎样才能改变逻辑回归对象来做到这一点？

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LogisticRegression不允许这样做，但它的近亲SGDClassifier可以：

logreg = SGDClassifier(loss="log")
logreg.partial_fit(X, y, classes=np.arange(5))

SGDClassifier不同之处在于它的训练算法和参数化。如果那不行，那么您将不得不推出自己的包装代码。

于 2014-01-30T10:03:24.297 回答
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sklearn.preprocessing使用该模块可以找到多类标签。

参考： http ://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#label-binarization

于 2014-03-12T11:16:59.733 回答