sklearn 分类概率或置信度
sk-learn classification probability or confidence
有没有办法让 sk-learn 中的 class化模型输出预测的置信度或概率，而不仅仅是 class（即使只有两个 classes)?
直觉上，有些样本应该明确归属于一个 class，而其他样本则处于临界状态，对于某些实际问题，区分这些样本可能会有用。
是的。通常，您的模型将提供一个名为 decision_function 的成员函数，其中 returns 给定样本到分离超平面的距离，您可以将其解释为置信度。
查看此 example 以了解 SVM 分类的用法。
如果您查看 classifier 的 sklearn 文档，您会发现其中一些函数具有类似于 predict_proba()（或 decision_function 之类的函数，并且提到适用于 SVM 和其他模型，如 Logistic 回归）。 RandomForestClassifier 文档 here 中有一个示例。每个 class 的概率将以取决于特定模型的方式计算，但它们应该为您输入的每个样本产生每个 class 的概率。
有没有办法让 sk-learn 中的 class化模型输出预测的置信度或概率，而不仅仅是 class（即使只有两个 classes)?
直觉上，有些样本应该明确归属于一个 class，而其他样本则处于临界状态，对于某些实际问题，区分这些样本可能会有用。
是的。通常，您的模型将提供一个名为 decision_function 的成员函数，其中 returns 给定样本到分离超平面的距离，您可以将其解释为置信度。
查看此 example 以了解 SVM 分类的用法。
如果您查看 classifier 的 sklearn 文档，您会发现其中一些函数具有类似于 predict_proba()（或 decision_function 之类的函数，并且提到适用于 SVM 和其他模型，如 Logistic 回归）。 RandomForestClassifier 文档 here 中有一个示例。每个 class 的概率将以取决于特定模型的方式计算，但它们应该为您输入的每个样本产生每个 class 的概率。