如何在随机森林分类器中获得'predict‘预测的类的'predict_proba’？

在随机森林分类器中，可以通过调用predict_proba()方法来获取'predict'预测的类的'predict_proba'。

随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树都会对样本进行分类，并给出每个类别的概率。'predict'方法用于预测样本的类别，而'predict_proba'方法则返回每个类别的概率。

以下是获取'predict'预测的类的'predict_proba'的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

1. 创建一个随机森林分类器对象：

rf_classifier = RandomForestClassifier()

1. 使用训练数据对分类器进行训练：

rf_classifier.fit(X_train, y_train)

其中，X_train是训练数据的特征集，y_train是对应的类别标签。

1. 对测试数据进行预测：

y_pred = rf_classifier.predict(X_test)

其中，X_test是测试数据的特征集。

1. 获取预测类的概率：

y_pred_proba = rf_classifier.predict_proba(X_test)

这将返回一个二维数组，每行代表一个样本，每列代表一个类别的概率。

通过以上步骤，你可以在随机森林分类器中获得'predict'预测的类的'predict_proba'。请注意，以上代码示例中的RandomForestClassifier()是一个通用的随机森林分类器，你可以根据实际需求进行参数调整和优化。

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