python - 解释predict_proba，多项式朴素贝叶斯

Question

我使用了 scikit-learn 中的 MultinomialNB()。使用 predict_proba，我如何解释这些概率？我最初的猜测是:0.8 的概率意味着分类器 80% 确定 X 类是正确的类。

我找到了related question ，但没有提供答案。

Answer 1

你的直觉是正确的。正如您在文档中所读到的，predict_proba 返回模型中每个类的样本概率。因此，如果我们假设您的训练模型中有 4 个类，并且 Predict_proba 返回 [0.6, 0.2, 0.19, 0.01](总和始终为 1)，则表示您的数据是第一类，概率为 60%，第二类为20%等

文档: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html