predict_proba的作用
时间: 2023-05-19 07:01:25 浏览: 47
predict_proba 是一个机器学习模型中的函数,用于预测某个样本属于不同类别的概率。它返回一个数组,其中每个元素表示样本属于对应类别的概率。这个函数通常用于分类问题中,可以帮助我们了解模型对于每个类别的预测置信度。
相关问题
predict_proba
`predict_proba`是指分类模型在对新的输入数据进行分类预测时,返回每个可能类别的概率值。这个函数通常被用于二元分类或多元分类的模型中,例如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。对于二元分类模型,`predict_proba`返回一个长度为2的数组,其中第一个元素表示该样本属于第一个类别的概率,第二个元素表示该样本属于第二个类别的概率。对于多元分类模型,`predict_proba`返回一个二维数组,其中每一行表示一个样本,每一列表示一个类别,该元素表示该样本属于该类别的概率。`predict_proba`在一些情况下比`predict`更加有用,因为它可以提供更加详细的信息,例如分类器对每个类别的置信度评估。
predict_proba函数
predict_proba函数是机器学习中分类模型的一个方法,它可以用来预测一个样本属于每个类别的概率。在sklearn中,predict_proba函数通常用于分类模型,比如逻辑回归、决策树、随机森林等。它的输入是一个样本的特征向量,输出是一个数组,数组中的每个元素表示样本属于对应类别的概率。
对于二分类问题,predict_proba函数的输出是一个二维数组,其中第一列表示该样本属于类别0的概率,第二列表示该样本属于类别1的概率。对于多分类问题,predict_proba函数的输出是一个二维数组,其中每行表示一个样本,每列表示一个类别,每个元素表示该样本属于对应类别的概率。
需要注意的是,predict_proba函数的输出结果是概率,并不是具体的类别。如果需要得到具体的类别,可以使用predict函数。
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