混淆矩阵中的 Scikit-learn 变化阈值答案

【问题标题】：Scikit-learn Change Threshold in Confusion Matrix混淆矩阵中的 Scikit-learn 变化阈值
【发布时间】：2020-07-16 22:25:23
【问题描述】：

对于二元分类器，我需要具有不同阈值的多个混淆矩阵。

我到处查找，但找不到一个简单的实现。

谁能提供一种方法来设置 scikit-learn 的混淆矩阵阈值？

我了解 scikit-learn 的混淆矩阵使用 0.5 作为阈值。

model = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
confusion_matrix(y_test, y_pred)
Output: array([[24705,     8],
              [  718,     0]])

谢谢！

【问题讨论】：

混淆矩阵的阈值是什么意思？请展示您期望的输入和输出示例。
@MathiasMüller 我已经添加了代码 sn-p，基本上我使用的是 scikitlearn 的混淆矩阵方法但是如何更改它的阈值？

标签： python machine-learning scikit-learn confusion-matrix

【解决方案1】：

我想通了，很简单：

threshold = 0.2
y_pred = (model.predict_proba(X_test)[:, 1] > threshold).astype('float')
confusion_matrix(y_test, y_pred)

希望这对正在寻找一种简单方法来更改阈值的其他人有所帮助！

【讨论】：