AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

当你遇到`AttributeError: predict_proba is not available when probability=False`这样的错误时，这意味着你在尝试从一个不支持概率预测的模型对象上调用`predict_proba()`函数。在`scikit-learn`中，一些模型默认不提供概率估计，例如线性回归（Linear Regression）或决策树（Decision Trees），它们通常只有`predict()`方法来返回预测结果。

如果你想要得到每个样本属于各个类别的概率预测，你需要确保你在构建模型时设置了`probability=True`或选择了支持概率预测的模型，比如支持向量机（SVM）的`SVC`对象，如果设置为`probability=True`，它会返回预测的概率分布。

例如，在使用`SVC`模型时，正确的代码应该是这样：

model = SVC(kernel='your_kernel', C=your_C, probability=True)  # 确保probability参数设为True
y_probas = model.predict_proba(X_test_scaled)

如果你确实想获取概率预测并且你的模型不支持，那么你可能需要查看文档了解如何手动创建概率模型，或者更换到支持概率预测的其他算法。如果你的目的是为了计算某个指标依赖于概率，比如ROC-AUC，那么你需要直接使用`predict`方法，并且可能需要调整你的评估策略。

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报错 raise AttributeError( AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

这个错误提示表明你在尝试调用`predict_proba`函数，但在训练的模型上设置了`probability=False`。`predict_proba`函数是用来获取模型预测每个类别的概率估计的，这对于做二分类或多分类任务的模型（比如逻辑回归、SVM等）非常重要，特别是在需要计算精度、召回率、F1分数等指标时。

如果你确实不需要概率预测，那么在训练时应该设置`probability=True`。如果你想仅得到最终的分类结果（即最可能的类），可以使用`predict`函数代替。如果模型已经训练完成且`probability=False`，则意味着它不会提供概率输出，所以调用`predict_proba`会引发这个`AttributeError`。

修正后的代码示例（假设你需要的是分类结果）：

y_pred = svm_model.predict(X_test)

如果你确需概率预测，记得在训练模型时设置：

svm_model = SVC(probability=True, **best_params)
svm_model.fit(X_train, y_train)

然后，`y_pred_proba`才能正常工作。

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 62 60 softmax_probs = softmax_model.predict_proba(X_test_scaled) 61 mlp_probs = mlp_model.predict_proba(X_test_scaled) ---> 62 svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\utils\_available_if.py:32, in _AvailableIfDescriptor.__get__(self, obj, owner) 26 attr_err = AttributeError( 27 f"This {repr(owner.__name__)} has no attribute {repr(self.attribute_name)}" 28 ) 29 if obj is not None: 30 # delegate only on instances, not the classes. 31 # this is to allow access to the docstrings. ---> 32 if not self.check(obj): 33 raise attr_err 34 out = MethodType(self.fn, obj) File D:\ANACONDA\lib\site-packages\sklearn\svm\_base.py:829, in BaseSVC._check_proba(self) 827 def _check_proba(self): 828 if not self.probability: --> 829 raise AttributeError( 830 "predict_proba is not available when probability=False" 831 ) 832 if self._impl not in ("c_svc", "nu_svc"): 833 raise AttributeError("predict_proba only implemented for SVC and NuSVC") AttributeError: predict_proba is not available when probability=False

这个错误是由于支持向量机模型（SVC）的probability参数设置为False时，不支持使用predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率导致的。

解决这个问题有两种方法：

1. 将SVC模型的probability参数设置为True。修改代码如下：

svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, probability=True)

使用上述代码替换原代码中的`svm_model = SVC(kernel='rbf', C=1.0)`，然后再次运行程序，即可解决该错误。

2. 使用decision_function方法来获取样本距离分类超平面的距离，并手动将其转换为概率值。修改代码如下：

svm_distances = svm_model.decision_function(X_test_scaled)
svm_probs = (svm_distances - svm_distances.min()) / (svm_distances.max() - svm_distances.min())

使用上述代码替换原代码中的`svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1]`，然后再次运行程序，即可解决该错误。

希望这个解决方案能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。