我有许多类和对应的特征向量，当我运行 predict_proba() 时，我会得到这个:
classes = ['one','two','three','one','three']
feature = [[0,1,1,0],[0,1,0,1],[1,1,0,0],[0,0,0,0],[0,1,1,1]]
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf.fit(feature,classes)
clf.predict_proba([0,1,1,0])
>> array([[ 0.48247836, 0.40709111, 0.11043053]])
我想得到对应于什么类的概率。在此页面上，它说它们是按算术顺序排序的，我不是 100% 确定这意味着什么:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC.predict_proba
这是否意味着我已经通过我的训练示例为第一次遇到的类分配了相应的索引，或者是否有类似的命令
clf.getClasses() = ['one','two','three']?
最佳答案
只需使用分类器的 .classes_ 属性即可恢复映射。在您的示例中:
>>> clf.classes_
array(['one', 'three', 'two'],
dtype='|S5')
感谢您在您的问题中添加了一个简约的复制脚本，只需在 IPython 外壳中复制和粘贴即可轻松回答 :)
关于python - 如何在 clf.predict_proba() 中找到对应的类，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16858652/