python - 使用 RandomForestClassifier.predict_proba 与 RandomForestRegressor.predict

Question

我有一个数据集，其中包含一个特征向量和一个目标 - 1.0 或 0.0(代表两个类)。如果我拟合一个 RandomForestRegressor 并调用它的 predict 函数，它是否等同于使用 RandomForestClassifier.predict_proba()？

换句话说，如果目标是 1.0 或 0.0，RandomForestRegressor 会输出概率吗？

我是这么认为的，我得到的结果也是如此，但我想征求第二意见...

谢谢黄鼠狼

Answer 1

根据所处理的不同任务，它们之间存在主要的概念差异:

回归:连续(实值)目标变量。

分类:离散目标变量(类)。

对于一般分类方法，可能未定义术语probability of observation being class X，因为一些分类方法，例如knn，不处理概率。

但是对于随机森林(和其他一些分类方法)，分类被简化为类概率分布的回归。然后将预测的类别作为计算的“概率”的 argmax。在您的情况下，您提供相同的输入，得到相同的结果。是的，可以将 RandomForestRegressor 返回的值视为概率。