Sklearn's Model.predict_proba (), по -видимому, не делает такой же прогноз, что и модель. predict () ⇐ Python

[Anonymous]

Из моего исследования (см., Например, здесь), model.predict_proba (x) должен возвращать вероятности класса в соответствии с тем же порядком, что и классы, перечисленные с помощью model.classes. Однако, когда я проверяю это, сравнивая выходы модели. Predict (x) и Model.predict_proba (x), я запутался. < /P>
Вот пример: < /p>

Код: Выделить всё

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=10)
model.fit(X_train, y_train)
print('Predicted class:', model.predict(X_test)) # X_test is single vector
print('Predicted probabilities:', model.predict_proba(X_test))
print('Corresponding classes:', model.classes_)
< /code>
Выход: < /p>
Predicted class: ['Class B']
Predicted probabilities: [0.33514444 0.28186712 0.38298844]
Corresponding classes: ['Class B' 'Class C' 'Class A']

Очевидно, что прогнозируемый класс должен быть класс A, поскольку классу A была назначена наивысшая вероятность. Тем не менее, прогнозируемый класс - это класс B. Я что -то упускаю? Если я ошибаюсь, что упорядочение прогнозируемых вероятностей должно быть таким же, как и упорядочение модели.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... ion-as-mod