我正在使用 scikit-learn 的感知器算法进行二元分类。当使用库中的一些其他算法（RandomForestClassifer、LogisticRegression 等）时，我可以让model.predict_proba()算法输出每个示例获得正 (1) 的概率。有没有办法让感知器算法获得类似的输出？
我能得到的最接近的是model.decision_function()，它根据到超平面的有符号距离输出示例的置信度分数，但我不确定如何将这些置信度分数转换为我想要的概率数字。
model.predict()也只返回二进制值。
python classification perceptron neural-network scikit-learn