python - scikit-learn 中 predict_proba 的输出

Question

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?

输出的第一列

Answer 1

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。