Как понять в каком порядке выдается вероятность события? Задаю модель на примере.import numpy as np X = np.array([[-1, -1, 2], [-2, -1, 4], [1, 1, 5], [2, 1, 2]]) #Тут массив из 3 y = np.array([2, 1, 1, 1]) from sklearn.svm import SVC clf = SVC(probability=True) #Обязательно задать для расчета вероятностей clf.fit(X, y) SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=True, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) print(clf.predict([[-0.8, -1, 5]])) # И тут массив из 3 print(clf.predict_proba([[-0.8, -1, 5]])) Получаю ответ: [1] #К какому классу относим событие [[ 0.47949123 0.52050877]] - #Вероятность классов В хелпе указывается: Returns the probability of the sample for each class in the model. The columns correspond to the classes in sorted order, as they appear in the attribute classes_. Как я понял predict_proba вероятности сортируются так, как они появляются в классе атрибута. Как это можно понять? Очередность будет такая же как я указал y? y = np.array([2, 1, 1, 1]) , то есть: 2 - 0.47949123% 1 - 0.52050877%
Да, вероятности возвращаются в том же порядке, в котором классы появляются в атрибуте classes_. В вашем случае, если y = np.array([2, 1, 1, 1]), то вероятности будут возвращены в следующем порядке: Класс 2 - 0.47949123% Класс 1 - 0.52050877%
Да, вероятности возвращаются в том же порядке, в котором классы появляются в атрибуте classes_.
В вашем случае, если y = np.array([2, 1, 1, 1]), то вероятности будут возвращены в следующем порядке:
Класс 2 - 0.47949123%
Класс 1 - 0.52050877%