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Machine learning 使用scikit学习概率分布学习随机森林？

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Machine learning 使用scikit学习概率分布学习随机森林？,machine-learning,probability,scikit-learn,random-forest,Machine Learning,Probability,Scikit Learn,Random Forest,我有一个状态->动作对（s，a）的数据集，其中每个s在a的可能选择上定义了一个概率分布，每个a从该概率分布中取样。我想为这个数据集训练一个分类器，它不是学习预测最大似然，而是预测从中取样的分布 例如，如果你在玩一把反复的石头剪刀，你的状态可能只是你之前的动作和一个动作∈ {石头、布、剪刀}，以前的状态会降低再次选择该动作的概率。然后，我的数据集将如下所示： PreviousAction,Chosen Rock,Paper Paper,Rock Rock,Scissors Scissors,Pap

我有一个状态->动作对（s，a）的数据集，其中每个s在a的可能选择上定义了一个概率分布，每个a从该概率分布中取样。我想为这个数据集训练一个分类器，它不是学习预测最大似然，而是预测从中取样的分布

例如，如果你在玩一把反复的石头剪刀，你的状态可能只是你之前的动作和一个动作∈ {石头、布、剪刀}，以前的状态会降低再次选择该动作的概率。然后，我的数据集将如下所示：

PreviousAction,Chosen
Rock,Paper
Paper,Rock
Rock,Scissors
Scissors,Paper
Paper,Paper
...
在scikit learn中，是否可以学习随机林标签上的概率分布？

是的。使用
fit
（期望标签而不是概率分布作为其
y
参数）训练a，然后使用
predict\u proba
进行预测