predict_proba 的类型错误（np.array（测试））答案

【问题标题】：TypeError for predict_proba(np.array(test))predict_proba 的类型错误（np.array（测试））
【发布时间】：2018-03-25 17:10:48
【问题描述】：

model = LogisticRegression()
model = model.fit(X, y)
test_data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]
test_prediction = model.predict_proba(np.array(test_data))
max = -1.0
res = 0
for i in range(test_prediction):
    if test_prediction[i]>max:
        max = test_prediction[i]
        res = i
if res==0:
    print('A')
elif res==1:
    print('B')
else:
    print('C')

使用上面的 python 代码，我必须预测 3 个可能结果（A、B、C）的概率。概率保存在 test_prediction 中，可以打印为：

Output: [[ 0.82882588  0.08641236  0.08476175]]

但是剩下的部分报错：

for i in range(test_prediction):
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

我想找到最大概率，然后显示最可能发生的事件（A/B/C）。这个怎么办？

【问题讨论】：

以后请添加一些可重现的代码。

标签： python python-3.x numpy scikit-learn typeerror

【解决方案1】：

我想出了另一个解决方案：

for i in range(3):
    if np.take(test_prediction, i) > max:
        max = np.take(test_prediction, i)
        res = i
if res==0:
.....

这通过使用 np.take 访问 test_prediction 中的索引来实现

但@Vivek_Kumar 指定的解决方案似乎更正确和有效。

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以使用numpy.argmax，它会直接为您提供最大值的索引。

import numpy as np

#test_prediction is most probably np array only
pred = np.array(test_prediction)

classes_val = np.argmax(pred, axis=1)
for res in class_val:
    if res==0:
        print('A')
    elif res==1:
        print('B')
    else:
    print('C')

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以这样做：

predict_prob_df = pd.DataFrame(model.predict_proba(test_data))
max_prob = predict_prob_df.apply(max,axis = 1)
predicted_output = pd.DataFrame(model.predict(test_data))

然后你可以连接它们：

final_frame = pd.concat([max_prob,predicted_output],axis = 1)

这样您就不需要使用导致错误的 for 循环。

【讨论】：

在实际程序中我的浮点值没有工作 TypeError: 'numpy.float64' object is not callable

【解决方案4】：

range中使用数组的问题

在这种情况下，您应该使用数组长度range(len(test_prediction))

你也可以简化你的代码：

import operator
#...
enum_predict = enumerate(test_prediction)
res = max(enum_predict, key=operator.itemgetter(1))[0]

enumerate 将数组转换为元组列表（索引、项）

key=operator.itemgetter(1) - max 函数将按第二个值比较类型

【讨论】：

在实际程序 TypeError 中我的浮点值不起作用：（“'numpy.float64' 对象不可调用”，'发生在索引 0'）