Интерпретация предиката_проба, полиномиального наивного байесовского

Question

Я использовал MultinomialNB() из scikit-learn. Используя predict_proba, как я могу интерпретировать эти вероятности? Моим первоначальным предположением было: вероятность 0,8 означает, что классификатор на 80% уверен, что класс X является правильным классом.

Я нашел связанный вопрос , но ответы не были предоставлены.

Answer 1

Ваша интуиция верна. Как вы можете прочесть в документации, предикат_процесса возвращает вероятность выборок для каждого класса в модели. Итак, если мы предположим, что у вас есть 4 класса в вашей обученной модели, а предикат_proba возвращает [0.6, 0.2, 0.19, 0.01] (это всегда суммы до 1), это говорит о том, что ваши данные - это первый класс с вероятностью 60%, второй с 20% et c.

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