python predict_proba_sklearn中的predict_proba方法的返回值的意义

predict_proba返回的是一个n行k列的数组，第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率。所以每一行的和应该等于1.

举个例子>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression

>>> import numpy as np

>>> x_train = np.array([[1,2,3],

[1,3,4],

[2,1,2],

[4,5,6],

[3,5,3],

[1,7,2]])

>>> y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

>>> x_test = np.array([[2,2,2],

[3,2,6],

[1,7,4]])

>>> clf = LogisticRegression()

>>> clf.fit(x_train, y_train)

# 返回预测标签

>>> clf.predict(x_test)

array([1, 0, 1])

# 返回预测属于某标签的概率

>>> clf.predict_proba(x_test)

array([[ 0.43348191, 0.56651809],

[ 0.84401838, 0.15598162],

[ 0.13147498, 0.86852502]])

预测[2,2,2]的标签是0的概率为0.43348191，1的概率为0.56651809

预测[3,2,6]的标签是0的概率为0.84401838，1的概率为0.15598162

预测[1,7,4]的标签是0的概率为0.13147498，1的概率为0.86852502

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Nagozi

2017-04-18 22:51

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