Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow 6.3 预测类别概率

书籍信息

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow

出版社: O’Reilly Media, Inc, USA

平装: 566页

语种: 英语

ISBN: 1491962291

条形码: 9781491962299

商品尺寸: 18 x 2.9 x 23.3 cm

ASIN: 1491962291

系列博文为书籍中文翻译

代码以及数据下载：https://github.com/ageron/handson-ml

此为6.1得到的决策树



决策树也能够估计实例归属特定类别的概率，基本思想是返回叶子结点中特定类别的比例。例如，如果petal length=5厘米，petal width=1.5厘米，那么实例对应的叶子结点是左下角的结点，类别的比例是

setosa:0%（0/54）

versicolor:90.7%（49/54）

virginica:9.3%（5/54）

类别的比例即是类别的概率。预测的类别是概率最高的类别，即versicolor。我们可以通过代码检验我们的结果。

tree_clf.predict_proba([[5, 1.5]])
# output
# array([[ 0.        ,  0.90740741,  0.09259259]])
tree_clf.predict([[5, 1.5]])
# output
# array([1])