Я хотел бы предсказать вероятность из модели логистической регрессии с перекрестной проверкой. Я знаю, что вы можете получить оценки перекрестной проверки, но можно ли вернуть значения из pred_proba вместо показателей?
# imports
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.cross_validation import (StratifiedKFold, cross_val_score,
train_test_split)
from sklearn import datasets
# setup data
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# setup model
cv = StratifiedKFold(y, 10)
logreg = LogisticRegression()
# cross-validation scores
scores = cross_val_score(logreg, X, y, cv=cv)
# predict probabilities
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y)
logreg.fit(Xtrain, ytrain)
proba = logreg.predict_proba(Xtest)