Процент предсказаний

Я пытаюсь найти решение. Я не могу сделать процент для моего прогноза. Здесь только 0 для отсутствия риска и 1 - когда пациент имеет сердечное заболевание. Как я могу обновить свой код и показать процент риска? Я много чего перепробовал, но ничего не получается. По-прежнему 0 и 1

predictions = {'SVC': str(SVCClassifier.predict(features)[0]),
            'LogisticRegression': str(LogisticRegressionClassifier.predict(features)[0]),
             'NaiveBayes': str(NaiveBayesClassifier.predict(features)[0]),
             'DecisionTree': str(DecisionTreeClassifier.predict(features)[0]),
              }
            pred = form.save(commit=False)

            l=[predictions['SVC'],predictions['LogisticRegression'],predictions['NaiveBayes'],predictions['DecisionTree']]
            count=l.count('1')

            result=False

            if count>=2:
                result=True
                pred.num=1
            else:
                pred.num=0

            pred.profile = profile

            pred.save()
            predicted = True

А вот мой пример логистической регрессии:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier =LogisticRegression()
classifier.fit(X_train,Y_train)




y_Class_pred=classifier.predict(X_test)


from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(Y_test,y_Class_pred)


from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(Y_test, y_Class_pred)


from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(Y_test, y_Class_pred))



from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.metrics import roc_curve
logit_roc_auc = roc_auc_score(Y_test, classifier.predict(X_test))
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(Y_test, classifier.predict_proba(X_test)[:,1])
plt.figure()
plt.plot(fpr, tpr, label='Logistic Regression (area = %0.2f)' % logit_roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1],'r--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.savefig('Log_ROC')
plt.show()


Newdataset = pd.read_csv('newdata.csv')
ynew=classifier.predict(Newdataset)

  

Вернуться на верх