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这篇文章将为大家详细讲解有关sklearn中predict与predict_proba区别是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
predict_proba 返回的是一个 n 行 k 列的数组，列是标签（有排序）， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。
predict 直接返回的是预测 的标签。
具体见下面示例：
# conding :utf-8
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
x_train = np.array([[1,2,3],
[1,3,4],
[2,1,2],
[4,5,6],
[3,5,3],
[1,7,2]])
y_train = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 2])
x_test = np.array([[2,2,2],
[3,2,6],
[1,7,4]])
clf = LogisticRegression()
clf.fit(x_train, y_train)
# 返回预测标签
print(clf.predict(x_test))
# 返回预测属于某标签的概率
print(clf.predict_proba(x_test))
# [2 3 2]
#
# [[0.56651809 0.43348191]
# [0.15598162 0.84401838]
# [0.86852502 0.13147498]]
# 分析结果：
# 标签是 2，3 共两个，所以predict_proba返回的为2列，且是排序的（第一列为标签2，第二列为标签3），
# 返回矩阵的行数是测试样本个数 因此为3行
# 预测[2,2,2]的标签是2的概率为0.56651809，3的概率为0.43348191
#
# 预测[3,2,6]的标签是2的概率为0.15598162，3的概率为0.84401838
#
# 预测[1,7,4]的标签是2的概率为0.86852502，3的概率为0.13147498 补充知识：sklearn中predict与predict_proba的识别结果不一致
今天训练了好久的决策树模型在测试的时候发现个bug，使用predict得到的结果居然不是predict_proba中最大数值的索引！因为脚本中需要模型的置信度，所以希望拿到predict_proba的类别概率。
经过胡乱分析发现predict_proba得到的维度比总类别数少了几个，经过测试发现就是这个造成的，即训练集中有部分类别样本数为0。这个问题比较隐蔽，记录一下方便天涯沦落人绕坑。
Tip：在sklearn的train_test_split中有一个参数可以强制测试集和训练集的数据分布一致，也就不会导致缺类别的问题。
关于sklearn中predict与predict_proba区别是什么就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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