Sklearn中predict_proba函数用法及原理详解（以logistic回归为例）

网上对predict_proba的数学原理解释的太少了，也不明确，特意总结一下，并给出有些不能用该方法的原因及对策

函数形式

• 输入:待预测的数据
• 输出:数组形式为(样本个数，样本类别数)，每一行代表某个样本在各个类上的概率，其和为1.

用于返回样本在各个类的概率分布，不适用于分类函数为:
$$sign(x)=\{\begin{array}{ll}+1& \text{x≥0}\\ -1& \text{x<0}\end{array}$$
的情况，因为值是离散的无法表示概率。

数学原理

以logistic回归为例

对于二分类

其基本原理是算出样本点到分类超平面的距离$dis$，之后带入分类函数中，得到该样本为正类的概率为
$$pro{b}_{+}=sigmoid(dis)=\frac{1}{1+e^{-dis}}$$
负类概率为：$pro{b}_{-}=1-pro{b}_{+}$

对于多分类

二分类模型如logistic回归进行多分类（假设k类）时，往往采用OVR方法或者OVO方法，OVR方法产生了k个独立的分类器，此时，对于此样本，算出其到k个分类器的距离$di{s}_i,$其中$i=1,2,...k$，带入分类函数$sigmoid(x)$中,得到：
$$pro{b}_{+i}=sigmoid(di{s}_i)=\frac{1}{1+e^{-di{s}_i}}$$
再将其进行归一化，即得到样本为第$i$个类的概率：
$$pro{b}_i=\frac{pro{b}_{+i}}{{\sum }_{j=1}^{k}pro{b}_{+j}}$$

说明

对于perceptron这种模型，不能求其概率，主要原因是其分类函数为：
$$xsign(x)=\{\begin{array}{ll}+1& \text{x≥0}\\ -1& \text{x<0}\end{array}$$
是离散的，如果非要求样本为某类的概率，可以利用lsotonic或者sigmoid校准分类器，其原理可以参考链接:[使用 Isotonic Regression 校准分类器](使用 Isotonic Regression 校准分类器),实际应用中可以采用的sklearn中模块为CalibratedClassifierCV,具体见链接:Python Scikit-learn Perceptron Output Probabilities

[1]https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Perceptron.html

[2]https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html?highlight=predict_proba#sklearn.linear_model.LogisticRegression.predict_proba

[3]http://vividfree.github.io/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/2015/12/21/classifier-calibration-with-isotonic-regression
[4]https://stackoverflow.com/questions/31792580/python-scikit-learn-perceptron-output-probabilities