Python 在决策树分类器中，是否有一种方法可以同时获得每个类的预测概率以及每个类的标签？_Python

Python 在决策树分类器中，是否有一种方法可以同时获得每个类的预测概率以及每个类的标签？

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Python 在决策树分类器中，是否有一种方法可以同时获得每个类的预测概率以及每个类的标签？,python,Python,我想得到每个类的预测概率以及决策树分类器的类标签 probs=clf.predict\u proba（测试）这给了我概率，我想排序得到前3名，所以下面的代码会给我： best\u n=np.argsort（probs，axis=1）[-n:][/code> 但我不知道如何将clf.classes\uuu与此合并以将其全部合并在一起？看起来这样做既可以对概率进行排序，也可以获得类标签 parts=pd.DataFrame（np.argsort（clf.predict\u proba（X\u测试）

我想得到每个类的预测概率以及决策树分类器的类标签

probs=clf.predict\u proba（测试）

这给了我概率，我想排序得到前3名，所以下面的代码会给我：

best\u n=np.argsort（probs，axis=1）[-n:][/code>
但我不知道如何将clf.classes\uuu
与此合并以将其全部合并在一起？
看起来这样做既可以对概率进行排序，也可以获得类标签
parts=pd.DataFrame（np.argsort（clf.predict\u proba（X\u测试），axis=1）[-3:]，columns=clf.classes）