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這篇文章主要介紹sklearn的predict_proba是什么，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
發現個很有用的方法——predict_proba
今天在做數據預測的時候用到了，感覺很不錯，所以記錄分享一下，以后可能會經常用到。
我的理解：predict_proba不同于predict，它返回的預測值為，獲得所有結果的概率。（有多少個分類結果，每行就有多少個概率，以至于它對每個結果都有一個可能，如0、1就有兩個概率）
舉例：
獲取數據及預測代碼：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np train_X = np.array(np.random.randint(0,10,size=30).reshape(10,3)) train_y = np.array(np.random.randint(0,2,size=10)) test_X = np.array(np.random.randint(0,10,size=12).reshape(4,3)) model = LogisticRegression() model.fit(train_X,train_y) test_y = model.predict_proba(test_X) print(train_X) print(train_y) print(test_y)
訓練數據
[[2 9 8] [0 8 5] [7 1 2] [8 4 6] [8 8 3] [7 2 7] [6 4 3] [1 4 4] [1 9 3] [3 4 7]]
訓練結果，與訓練數據一一對應：
[1 1 1 0 1 1 0 0 0 1]
測試數據：
[[4 3 0] #測試數據 [3 0 4] [2 9 5] [2 8 5]]
測試結果，與測試數據一一對應：
[[0.48753831 0.51246169] [0.58182694 0.41817306] [0.85361393 0.14638607] [0.57018655 0.42981345]]
可以看出，有四行兩列，每行對應一條預測數據，兩列分別對應 對于0、1的預測概率（左邊概率大于0.5則為0，反之為1）
我們來看看使用predict方法獲得的結果：
test_y = model.predict(test_X)
print(test_y)
輸出結果：[1,0,0,0]
所以有的情況下predict_proba還是很有用的，它可以獲得對每種可能結果的概率，使用predict則是直接獲得唯一的預測結果，所以在使用的時候，應該靈活使用。
補充一個知識點：關于預測結果標簽如何與原來標簽相對應
predict_proba返回所有標簽值可能性概率值，這些值是如何排序的呢？
返回模型中每個類的樣本概率，其中類按類self.classes_進行排序。
其中關鍵的步驟為numpy的unique方法，即通過np.unique(Label)方法，對Label中的所有標簽值進行從小到大的去重排序。得到一個從小到大唯一值的排序。這也就對應于predict_proba的行返回結果。
補充知識： python sklearn decision_function、predict_proba、predict
看代碼~
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
X = np.array([[-1,-1],[-2,-1],[1,1],[2,1],[-1,1],[-1,2],[1,-1],[1,-2]])
y = np.array([0,0,1,1,2,2,3,3])
# y=np.array([1,1,2,2,3,3,4,4])
# clf = SVC(decision_function_shape="ovr",probability=True)
clf = SVC(probability=True)
clf.fit(X, y)
print(clf.decision_function(X))
'''
對于n分類，會有n個分類器，然后，任意兩個分類器都可以算出一個分類界面，這樣，用decision_function()時，對于任意一個樣例，就會有n*(n-1)/2個值。
任意兩個分類器可以算出一個分類界面，然后這個值就是距離分類界面的距離。
我想，這個函數是為了統計畫圖，對于二分類時最明顯，用來統計每個點離超平面有多遠，為了在空間中直觀的表示數據以及畫超平面還有間隔平面等。
decision_function_shape="ovr"時是4個值，為ovo時是6個值。
'''
print(clf.predict(X))
clf.predict_proba(X) #這個是得分,每個分類器的得分，取最大得分對應的類。
#畫圖
plot_step=0.02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, plot_step),
np.arange(y_min, y_max, plot_step))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) #對坐標風格上的點進行預測，來畫分界面。其實最終看到的類的分界線就是分界面的邊界線。
Z = Z.reshape(xx.shape)
cs = plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Paired)
plt.axis("tight")
class_names="ABCD"
plot_colors="rybg"
for i, n, c in zip(range(4), class_names, plot_colors):
idx = np.where(y == i) #i為0或者1，兩個類
plt.scatter(X[idx, 0], X[idx, 1],
c=c, cmap=plt.cm.Paired,
label="Class %s" % n)
plt.xlim(x_min, x_max)
plt.ylim(y_min, y_max)
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Decision Boundary')
plt.show()
以上是sklearn的predict_proba是什么的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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