Предположим, что вы делаете регрессию от X ϵ Rn до y ϵ R1.Для заданной точки x вы можете просмотреть прогноз модели f (x) как линейную функцию от вкладов признаков, таких как: f (x) = вклад (x1) + вклад (x2) + ... + вклад (xn)) + mean (y)
Первые n столбцов вашего массива соответствуют вкладу ваших n объектов соответственно, а последний столбец - это прогноз без какой-либо информации, здесь среднее значение вашего вывода y.Если вы суммируете эти n + 1 значения, вы получите прогноз f (x).
Для классификации вы получите «необработанный прогноз».В зависимости от выбранной цели вам придется преобразовать ее в вероятность («прогноз») с помощью функции softmax или logit.
PS: надеюсь, все ясно, несмотря на плохое редактирование!