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在 sklearn 网站上，我阅读了有关多标签分类的内容，但这似乎不是我想要的。
我尝试了以下代码，但这只为每个样本提供了一个分类。
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
clf = OneVsRestClassifier(DecisionTreeClassifier())
clf.fit(X_train, y_train)
pred = clf.predict(X_test)
有人对此有什么建议吗？谢谢!
最佳答案
您可以通过简单地删除 OneVsRestClassifer 并使用 predict_proba 来做到这一点DecisionTreeClassifier 的方法.您可以执行以下操作:
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
pred = clf.predict_proba(X_test)
这将为您提供 7 个可能类别中每个类别的概率。
希望对您有所帮助!
关于python - Sklearn - 如何预测所有目标标签的概率，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38403951/
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