predict_proba
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X = np.array([[0], [1], [2], [3]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
p = LogisticRegression().fit(X, y).predict_proba(X)
print(p.shape, bool(np.allclose(p.sum(axis=1), 1)))- A
(4,) True - B
(2, 4) True - C
(4, 2) False - D
(4, 2) True
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正解：D
predict_proba は、各クラスの確率を返す。predict は確率の高いクラスを返す。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.linear_model import LogisticRegr…` | — |
| 3 | `X = np.array([[0], [1], [2], [3]])` | X = [[0], [1], [2], [3]] |
| 4 | `y = np.array([0, 0, 1, 1])` | y = [0, 0, 1, 1] |
| 5 | `p = LogisticRegression().fit(X, y).predict_pr…` | p = [[0.8080488691252322, 0.191951130874767…, X = [[0], [1], [2], [3]… |
| 6 | `print(p.shape, bool(np.allclose(p.sum(axis=1)…` | p = [[0.8080488691252322, 0.191951130874767… |
| 結果 | 実際の出力 | (4, 2) True |
- A
誤り。クラスごとの確率が返るので、2 列。
- B
誤り。行がデータ、列がクラス。
- C
誤り。確率の合計は 1。
- D
正しい。各データについて、2 つのクラスの確率が返り、合計は 1。
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