python - 如何为输出预测设置条件阈值？

Question

我有一个机器学习模型，可以进行多标签文本分类。我有一个预测器对象，它成功预测我用作输入的文本字符串的分类。它将其预测分配给单个预测，作为列表，如下所示:

[('unrelated', 0.9684208035469055), ('curated', 0.02895800955593586)]

我觉得这可能很简单，但本质上我只需要 为策划的比赛创建一个阈值。

因此，如果 curated 的置信度高于 0.90 或类似值，我可以打印一份声明。

但是，我不知道如何指定这个条件。

它是一个列表对象，所以我尝试指定索引。然而，每个索引都会输出['label',confidence]。此外，索引的顺序根据置信度进行切换。它始终首先显示最高级别的置信度标签。因此指定索引号不会有太大帮助，因为它会改变。

single_prediction = predictor.predict(result)
df.at[0,'prediction'] = single_prediction
if single_prediction[0] >= .95:
    print('this is a match')
print(single_prediction)

Answer 1

您可以使用列表理解来做到这一点:

results = [ [('curated', 0.6), ('unrelated', 0.4)],
           [('unrelated', 0.55), ('curated', 0.45)],
          [('unrelated', 0.7), ('curated', 0.3)]]

threshold = 0.4
for result in results:
    if [x[1] for x in result if x[0] == 'curated'][0] > threshold:
        print(result)

<小时/>

输出:

[('curated', 0.6), ('unrelated', 0.4)]
[('unrelated', 0.55), ('curated', 0.45)]