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假设我有一个数据样本,有两个标记为 0 和 1 的类。当我运行 output = clf.predict_proba(X_input)
时,output
中的每一行都包含 2对应于每个类的概率的列。
第一列代表 0 类或 1 类的概率吗? The predict_proba method of GradientBoostingClassier说:
"The class probabilities of the input samples. The order of the classes corresponds to that in the attribute classes_."
这是否意味着无论是 0 还是 1,都是数据样本的第一个元素对应于 predict_proba
?
最佳答案
通常,分类器会有一个名为 classes_
的属性,该属性将在拟合和存储类时填充。 predict_proba
方法输出的顺序将与此属性中的顺序相同。
例如:
nb = MultinomialNM()
nb.fit(some_gender_data)
nb.classes_
array(['F', 'M'], dtype='<U1')
据我所知,sklearn 中的所有分类器都具有此属性。
关于python - scikit-learn 中 predict_proba 的输出,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51088761/
来自文档: sklearn.preprocessing.MinMaxScaler.min_ : ndarray, shape (n_features,) Per feature adjustment
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