sklearn.predict_proba()
时间: 2023-09-14 17:12:33 浏览: 56
sklearn中的predict_proba()函数是用于预测样本属于各个类别的概率。它返回一个数组,数组的每一行对应一个样本,每一列对应一个类别,表示样本属于每个类别的概率。这个函数在逻辑回归(Logistic Regression)方法中被广泛使用,可以帮助我们了解每个样本属于不同类别的可能性。
然而,在感知机(Perceptron)模型中,并没有直接提供predict_proba()函数。这是因为感知机是一个二分类模型,它的输出只有两个类别,因此无法直接返回样本属于每个类别的概率。
如果你想使用感知机模型来获取样本属于每个类别的概率,你可以考虑使用其他方法,比如使用逻辑回归模型来替代感知机模型。逻辑回归模型可以使用predict_proba()函数来获取样本属于每个类别的概率。
另外,关于分类器校准的问题,你可以参考Isotonic回归方法来改进预测结果的概率。Isotonic回归是一种非参数方法,用于校准分类器输出的概率值。它可以通过拟合一个非递减的函数来最大程度地提高预测结果的准确性。你可以通过查阅相关文献来了解更多关于分类器校准的方法和技术。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Sklearn中predict_proba函数用法及原理详解](https://blog.csdn.net/weixin_45804601/article/details/127287406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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