我使用 sklearn 的 KNN 并使用 predict_proba 预测标签。我期待 0 到 1 范围内的值，因为它告诉了特定类别的概率。但我只得到 0 & 1。
我也放了很大的 k 值，但没有任何 yield 。虽然我只有 1000 个样本，特征在 200 左右，而且矩阵在很大程度上是稀疏的。
谁能告诉我这里的解决方案是什么？
最佳答案
原因可能是训练和测试集中缺乏各种数据。
如果一个样本的特征可能只存在于一个特定的类中，而它的特征不存在于训练集中其他类的任何样本中，那么该样本将被预测为属于该类，概率为 100% (1) 和 0 % (0) 用于其他类。
除此以外;假设您有 2 个类并测试一个样本，例如 knn.predict_proba(sample)并期待一些结果，如 [[0.47, 0.53]]无论哪种方式，结果总共都会产生 1。
如果是这种情况，请尝试生成您自己的测试样本，该样本具有来自训练集中多个类对象的特征。
关于scikit-learn - 在 KNN 中获得概率为 0 或 1 (predict_proba)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41956049/