python-3.x - 腌制随机森林模型的混淆矩阵
问题描述
是否可以仅使用保存为 pickle-dump 的模型来重建袋外验证的完整混淆矩阵?
mymodel.oob_score_
报告 OOB 分数为 0.75682
我在这里发现可以像这样提取这个模型的预测标签:
pred_train = numpy.argmax(mymodel.oob_decision_function_,axis=1)
但是火车标签是否也保存在模型文件中的某个地方?
解决方案
这取决于您使用 导出的内容pickle.dump()
,但一般来说,如果您只导出随机森林,则不会。
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
只有这些属性,而基本事实不是其中之一。
oob_decision_function
n_samples
仅存储大小为 ( , )的数组,n_classes
因此您无法从那里获取它们。没有其他属性可以存储 oob 基本事实。
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