我发现model.predict和model.predict_proba都给出了相同的2D矩阵，表示每一行的每个类别的概率。这两个函数有什么区别？ 最佳答案 预测predict(self,x,batch_size=32,verbose=0)为输入样本生成输出预测，以批处理方式处理样本。参数x:theinputdata,asaNumpyarray.batch_size:integer.verbose:verbositymode,0or1.返回ANumpyarrayofpredictions.predict_probapredict_p

这是来自Howtoknowwhatclassesarerepresentedinreturnarrayfrompredict_probainScikit-learn的后续问题在那个问题中，我引用了以下代码:>>>importsklearn>>>sklearn.__version__'0.13.1'>>>fromsklearnimportsvm>>>model=svm.SVC(probability=True)>>>X=[[1,2,3],[2,3,4]]#featurevectors>>>Y=['apple','orange']#classes>>>model.fit(X,Y)>>>mo

我有许多类和对应的特征向量，当我运行predict_proba()时，我会得到这个:classes=['one','two','three','one','three']feature=[[0,1,1,0],[0,1,0,1],[1,1,0,0],[0,0,0,0],[0,1,1,1]]fromsklearn.naive_bayesimportBernoulliNBclf=BernoulliNB()clf.fit(feature,classes)clf.predict_proba([0,1,1,0])>>array([[0.48247836,0.40709111,0.11043053]