pythonで予測ミスの分布を確認

いつもいっかいどっかでやるのでメモ。 クラスを分類しまちがえた時は、そのミスの自信度を確認すること。

コード

# check error
prd = clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
tfdata = pd.concat([pd.DataFrame(y_test), pd.DataFrame(prd)], axis=1)
tfdata.columns = ['ans', 'prd']

ok = np.array(tfdata[abs(tfdata['ans']-tfdata['prd'])<0.5])
no = np.array(tfdata[abs(tfdata['ans']-tfdata['prd'])>=0.5])

ok_conf = [abs(r[0]-r[1]) for r in ok]
no_conf = [abs(r[0]-r[1]) for r in no]

plt.hist(ok_conf, normed=1, alpha=0.5, label='cor', bins=10)
plt.hist(no_conf, normed=1, alpha=0.5, label='inc', bins=10)

出力