predict_proba返回的是一個n行k列的數組，第i行第j列上的數值是模型預測第i個預測樣本的標簽為j的概率。所以每一行的和應該等于1.

舉個例子>>> 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)

# 返回預測標簽

>>> clf.predict(x_test)

array([1, 0, 1])

# 返回預測屬于某標簽的概率

>>> clf.predict_proba(x_test)

array([[ 0.43348191, 0.56651809],

[ 0.84401838, 0.15598162],

[ 0.13147498, 0.86852502]])

預測[2,2,2]的標簽是0的概率為0.43348191，1的概率為0.56651809

預測[3,2,6]的標簽是0的概率為0.84401838，1的概率為0.15598162

預測[1,7,4]的標簽是0的概率為0.13147498，1的概率為0.86852502

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Nagozi

2017-04-18 22:51

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python predict_proba_sklearn中的predict_proba方法的返回值的意义的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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