【发布时间】：2018-02-19 04:23:04
【问题描述】：
在 sklearn 中使用随机森林进行二元分类时。
我知道我可以使用clf.predict(X) 来获得预测的课程。
当我使用clf.predict_proba(X) 时，我得到一个如下所示的数组：
我认为第一列表示预测的概率？ 如何获得一个类别为 1 的概率的列？
【问题讨论】：
标签： python scikit-learn random-forest
【发布时间】：2018-02-19 04:23:04
【问题描述】：
来自RandomForest.predict_proba 文档：
predict_proba(X)预测 X 的类别概率。
返回：
p：[...] 输入样本的类别概率。这 类的顺序对应于属性classes_中的顺序。
您可以查看clf.classes_ 属性，查看您的类1 出现在哪个索引处，然后按如下方式访问概率：
prob_class_1 = clf.predict_proba(X)[:, i]
其中i 是clf.classes_ 中类1 的索引。
【讨论】：
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为了确定，如果我在没有
predict_proba的情况下运行它，我会将所有类都设为1，它们在predict_proba(X)[:,1]中的值大于0.5是否正确？跨度> -
是的，因为它是二进制分类。但更一般地说，分配概率最大的类。