机器学习，详解 predict_proba() 置信度 推导预测结果的过程

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继续关于机器学习的各种模型预测的话题，预测数据使用的方法是model.predict(X_test)，本文要写的方法是model.predict_proba(X_test)。两者看起来很相似，对不？两者有什么联系呢？这就是本文主要要探讨的问题。

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔和计算机代码的故事。本文将对model.predict_proba(X_test)置信度结果，进行简要的分析。本文测试环境：win10，python@3.12.0，scikit-learn@1.2.2。

前文回顾

本文的行文分析基于“梯度提升模型”的鸢尾花数据集，其预测过程可以参考：

• https://newsn.net/say/sklearn-gradient-boosting-classifier.html

.decision_function(X_test)表述的是模型预测数据的置信度，.predict_proba(X_test)表述的也是置信度。两者在具体的数据展示形式上，是有所不同的。参考文章：

• https://newsn.net/say/sklearn-decision_function.html

.predict()以及.decision_function()

依然先观测一下已有的结论代码：

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=8)
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)
print("预测值:", pred)             # [0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 1 0 1 1 1 2 2 2 2 1 1 0 1 1 1 0 2 0 0 2]

func = model.decision_function(X_test)
print("置信度:", func)             # [[ 6.2513459  -7.98794458 -8.02471493]...]

.predict_proba()置信度

proba = model.predict_proba(X_test)
print("置信度2:", proba)           # [[9.99998714e-01 6.54567078e-07 6.30935551e-07]...]

predict_proba()返回的是一个n 行 k 列的数组，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"。

科学计数法

上面.predict_proba()返回数据比较奇怪，带着e-0x字样，实际上是一种科学计数法的写法。根据百度百科的描述：

在科学计数法中，为了使公式简便，可以用带“E”的格式表示。当用该格式表示时，E前面的数字和“E+”后面要精确到十分位，（位数不够末尾补0）。例如：

• 2乘10的 7次方，正常写法为：2x10^7,简写为“2E+07”的形式。
• 2乘10的-7次方，正常写法为：2x10^(-7),简写为“2E-07”的形式。

苏南大叔是这么理解的：

• E+0x就是个非常大的数，用于形容天体之间的距离。x越大，真实的数值越大。
• E-0x就是个非常小的数，用于形容电子质子之类的质量。x越大，真实的数值越小。

所以，观察一下.predict_proba()的返回结果，下面的数据“[3.99998714e-01 9.54567078e-07 6.30935551e-07]”，最大的数据实际是：3.99998714e-01。（因为e-01中的01最小）。

从.predict_proba()到.pred()

proba = model.predict_proba(X_test)
# print("置信度2:", proba)           # [[9.99998714e-01 6.54567078e-07 6.30935551e-07]...]

import numpy as np
_pred = np.argmax(proba, axis=1)
print("推断值2：",_pred)

print('逻辑推理是否准确：{}'.format(np.all(_pred == pred)))

输出值：

预测值:   [0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 1 0 1 1 1 2 2 2 2 1 1 0 1 1 1 0 2 0 0 2]
推断值2： [0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 1 0 1 1 1 2 2 2 2 1 1 0 1 1 1 0 2 0 0 2]
逻辑推理是否准确：True

这里的推断过程，则非常简单，一个np.argmax(proba, axis=1)就建立了从predict_proba()到pred的联系。在几个分类层面上，哪个置信度高，哪个分类就是最终结果。

结语

更多苏南大叔的sklearn相关经验文章，请点击苏南大叔的经验链接：

• https://newsn.net/tag/python/

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