【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-关于predict_proba、decision_function

前一篇文章中，对

prob = pd.DataFrame(clf.decision_function(Xtest))

prob.loc[prob.iloc[:,0] >= 0.13157937002761821,"y_pred"] = 1
prob.loc[prob.iloc[:,0] < 0.13157937002761821,"y_pred"] = 0
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有疑问，为什么比阈值大的标签就是1，反之就是0，本篇文章就是来探讨这个问题，并对decision_function会有更详细的解释

首先我们先看二分类的数据，为了便于展示，我们使用二维数据

from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

X,y = make_classification(n_samples=10
                         ,n_features=2
                         ,n_informative=2
                         ,n_redundant=0
                         ,n_classes=2
                         ,n_clusters_per_class=1
                         ,random_state=1)

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y)
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这里为decision_function更好理解，所以我们要画出分离超平面和决策边界

X_min,X_max = X[:,0].min()-.5,X[:,0].max()+.5
Y_min,Y_max = X[:,1].min()-.5,X[:,1].max()+.5
xx,yy = np.meshgrid(np.linspace(X_min,X_max,30),np.linspace(Y_min,Y_max,30))
xy = np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]
clf = SVC(kernel="linear",probability=True).fit(X,y)
Z = clf.decision_function(xy).reshape(xx.shape)
plt
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