python - 解释 predict_proba，多项式朴素贝叶斯

Question

我MultinomialNB()从scikit-learn. 使用predict_proba，我如何解释这些概率？我最初的猜测是：0.8 的概率意味着分类器 80% 确定类 X 是正确的类。

我找到了一个相关的问题，但没有提供答案。

标签： pythonmachine-learningscikit-learnprobabilitymulticlass-classification

Answer 1

你的直觉是正确的。正如您在文档中所读到的，predict_proba 返回模型中每个类的样本概率。因此，如果我们假设您的训练模型中有 4 个类并且 predict_proba 返回 [0.6, 0.2, 0.19, 0.01] （总和为 1），则表示您的数据是第一类，概率为 60%，第二类为20% 等

文档： https ://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html