Mar*_*ane 3 python machine-learning scipy scikit-learn
我成功地在 python 中使用了 sklearn 库并且非常享受它。
我能够使用以下代码创建和拟合 DecisionTreeClassifierType 的模型：
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
然后我可以使用该模型来预测新输入的类别，如下所示：
clf.predict([[20, 50, 10]])
上面的行将返回 0 或 1，具体取决于模型预测此数据将具有的类别。我想知道是否有某种方法可以获得模型对预测的置信度/概率？
因此，如果它预测输入的分类为 1，则概率/置信度将是小数点，如 0.8 或百分比，如 80%。关于这是否与 sklearn 的 DecisionTreeClassifier 兼容/可能的任何想法？