训练任何分类器后，分类器会告诉数据点属于某个类的概率。
y_pred = clf.predict_proba(test_point)
分类器是否以最大概率预测类别，还是将概率视为根据分布绘制的分布？
换句话说，假设输出概率是 -
C1 - 0.1 C2 - 0.2 C3 - 0.7
输出总是 C3 还是只有 70% 的时间？
最佳答案
clf预测时不会计算每个类的概率。它将使用完整连接获取像 [itemsnum ,classisnum] 这样的数组，然后您可以使用 max output[1] 获取项目类 顺便说一下，当clf训练时，它使用softmax来获得每个类的概率，这样优化起来更平滑，如果你对训练过程感兴趣，你可以找到一些关于softmax的文档
关于machine-learning - 分类器是如何分类的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55564974/