sklearn中predict()与predict_proba()返回值意义

predict：训练后返回预测结果，显示标签值

predict_proba：返回一个 n 行 k 列的数组，第 i 行第 j 列上的数值是模型预测第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。

具体见下面示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np# 训练数据：x_train
x_train = np.array([[1,2,3],[1,3,4],[2,1,2],[4,5,6],[3,5,3],[1,7,2]])
# 训练标签：y_train
y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])# 测试数据：x_test
x_test = np.array([[2,2,2],[3,2,6],[1,7,4]])
# 定义并训练LR模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(x_train, y_train)

# 返回预测标签
clf.predict(x_test)
# array([1, 0, 1])

predict 直接获得唯一的预测结果，对于上述数据：

预测[2,2,2]的标签是1
预测[3,2,6]的标签是0
预测[1,7,4]的标签是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]])

可以看出，predict_proba 的预测结果有三行两列，每行对应一条预测数据，两列分别对应对于0、1的预测概率。

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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