scikit-learn - PyCaret：分类分数与标签不一致

Question

我正在使用 PyCaret 2.3 进行二进制分类任务。

模型统计数据看起来很可靠，我可以使用此模型进行预测（例如准确度 = 0.9）

我发现令人困惑的是生成的预测。似乎分数和标签根本不对齐。

我希望按分数对预测输出进行排序会显示最高分数的标签=1。但是，分数/标签到处都是。最高分值的标签为 0。对于标签 = 1，我看到分值范围为 0.95 到 0.5007。分数通常在 0.5003 到 0.997 之间。

Answer 1

分数表示给定标签为真的概率。

即标签=1，分数=0.7 意味着有 70% 的概率这是标签=1。反之亦然，标签 = 0 和分数 = 0.9 意味着有 90% 的概率这是标签 = 0。

predict_model()有选择权raw_score=True。这将为您提供每个标签的所有概率。