sklearn을 사용할 때 클래스에 대한 라벨링 알아 내기 MLP.predict_proba() function

Question

바이너리 값의리스트 인 라벨이 붙은 클래스가있는 Neural Net을 만들고 있는데 여기에는 1167 개의 클래스가 있습니다. I는 예측 확률에 기초 MLP.predict_proba()를 출력하는 상위 5 등급을 이용하고 싶지만 출력은 인덱스 값으로 표시된 각 클래스 확률을 갖는 NP 배열이다

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익스플로러

이러한 확률에 연결된 클래스를 알아 내고 예측 함수가 예측 한 클래스를 나타내는 바이너리 목록을 올바르게 출력하고 싶습니다. 이 고유 한 바이너리 목록에 클래스를 수동으로 레이블하는 방법이 있습니까? 기본적으로 클래스 레이블을 붙 였고 신경망은 predict_proba()를 사용할 때 예측에 올바른 올바른 바이너리 목록을 출력 할 수 있습니다.이 클래스는이 클래스의 클래스에 대한 명확한 표시가 없기 때문에 가능성이 있습니다. 감사!

Answer 1

피팅 후 mlp의 classes_을 사용하십시오. the documentation 당 같이

classes_ : 어레이 또는 어레이 형상 목록 (n_classes) 클래스 각각 출력 라벨.

데이터 세트에서 습득 한 클래스가 인쇄됩니다 (대부분 알파벳순).

predict_proba()은 동일한 순서로 값을 출력합니다.