Python Sklearn-预测概率当量

因此，Sci工具包中的一些模型，如逻辑回归，支持我经常使用的预测概率方法。像Lasso这样的模型有没有其他方法输出类似的概率数组，因为它们不支持predict_proba

另外：我正在使用一个三个结果的数据集，其中结果之间的概率可以是相对均匀的——是否有关于模型/调整的一般建议，以尝试提高概率精度，可以处理50多个特征列？=）

谢谢

Sklearn的引入正是为了这个目的。改进或添加对没有自然概率输出的分类器的支持

关于这一点，也有很多不同的看法

使用情况将根据具体情况而定

在这两种方法中，sigmoid和isotonic，前者作为libsvm概率输出背后的基础方法非常流行，您可以在sklearn的包装器中看到