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这篇文章主要介绍sklearn的predict_proba是什么，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
发现个很有用的方法——predict_proba
今天在做数据预测的时候用到了，感觉很不错，所以记录分享一下，以后可能会经常用到。
我的理解：predict_proba不同于predict，它返回的预测值为，获得所有结果的概率。（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率）
举例：
获取数据及预测代码：
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)
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