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predict_probaで帰ってくる値を小数にするには?

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renren643

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predict_probaで帰ってくる値を小数にしたいのですがどうしたらいいでしょうか。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)
NB = MultinomialNB().fit(X_train, y_train)
print("Training: {:.3f}".format(NB.score(X_train, y_train)))
print("Test: {:.3f}".format(NB.score(X_test, y_test)))
NB.predict_proba(X_test)[:10]


とすると、

array([[  3.72748711e-08,   9.99999963e-01],
       [  1.00000000e+00,   1.73448412e-16],
       [  8.66187616e-08,   9.99999913e-01],
       [  2.26616910e-06,   9.99997734e-01],
       [  3.25480200e-10,   1.00000000e+00],
       [  1.00000000e+00,   5.56377599e-38],
       [  1.34651784e-08,   9.99999987e-01],
       [  1.00000000e+00,   2.54596091e-28],
       [  1.00000000e+00,   1.82362222e-14],
       [  3.65781770e-11,   1.00000000e+00]])


のようにarrayでeを使った値で返してくるのですが、普通の少数で返すようにするにはどうしたらいいのでしょうか?

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回答 3

+1

こちらを参考にしてみてはいかが?

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.set_printoptions.html

numpyをインポートしていないと、以下が必要です。

import numpy as np

日本語の参考がよければ、
https://qiita.com/saa/items/c25c172d1dd74606a9f7

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import numpy as np
np.set_printoptions(formatter={'float_kind':'{:f}'.format})

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表示の制御ならnumpy.set_printoptionsでよいかと思います。
参考:numpy.arrayをいい感じにprintするノート

import numpy as np
a = np.array([[  3.72748711e-08,   9.99999963e-01],
       [  1.00000000e+00,   1.73448412e-16],
       [  8.66187616e-08,   9.99999913e-01],
       [  2.26616910e-06,   9.99997734e-01],
       [  3.25480200e-10,   1.00000000e+00],
       [  1.00000000e+00,   5.56377599e-38],
       [  1.34651784e-08,   9.99999987e-01],
       [  1.00000000e+00,   2.54596091e-28],
       [  1.00000000e+00,   1.82362222e-14],
       [  3.65781770e-11,   1.00000000e+00]])
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True) #指数表示の禁止
print(a)
"""
[[ 0.  1.]
 [ 1.  0.]
 [ 0.  1.]
 [ 0.  1.]
 [ 0.  1.]
 [ 1.  0.]
 [ 0.  1.]
 [ 1.  0.]
 [ 1.  0.]
 [ 0.  1.]]
"""

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