python - 使用 GBM 从 sklearn 管道中获取概率

Question

我有一个管道，它接受 TFIDF 矢量化器和 GBM 二元分类器，并给我标签和概率。在生产中，我不想要标签，我只想要 1 从管道中出来的概率。我可以对管道进行更改以仅获得 1 的概率而不是标签和 0 和 1 的概率。

gbm_pipeline = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer(use_idf=True)),
    ('gbm',GradientBoostingClassifier(random_state = 23)),
                    ])

当我将使用此管道进行预测时，它会给我类似的东西

predict [1]
predict_proba [{0: 0.47260814905166626, 1: 0.5273918509483337}]

而我只是希望它成为

0.5273918509483337

PS：我无法使用管道的输出。我希望对管道本身进行更改，这样我就不会得到标签和概率，而是得到 1 的概率

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在这种情况下，我只会运行一个 for 循环：

probab = []
a = [{0: 0.47260814905166626, 1: 0.5273918509483337}]

for x in a:
    probab.append(x.get(1))

概率存储在probab：

print(probab)

[0.5273918509483337]

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