解读 predict_proba，多项式朴素贝叶斯

Question

我使用了 scikit-learn 中的 MultinomialNB()。使用 predict_proba，我如何解释这些概率？我最初的猜测是：0.8 的概率意味着 classifier 有 80% 的把握 class X 是正确的 class.

我找到了 related question，但没有提供答案。

Answer 1

您的直觉是正确的。 正如您在文档中看到的那样，predict_proba returns 模型中每个 class 样本的概率。因此，如果我们假设您的训练模型中有 4 个 classes 并且 predict_proba returns [0.6, 0.2, 0.19, 0.01]（总和为 1），它表示你的数据是第一个 class 有 60% 的概率，第二个有 20% 的概率等等

文档： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html