У меня есть ряд классов и соответствующих векторов признаков, и когда я запускаю pred_proba(), я получу это:
classes = ['one','two','three','one','three']
feature = [[0,1,1,0],[0,1,0,1],[1,1,0,0],[0,0,0,0],[0,1,1,1]]
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
clf = BernoulliNB()
clf.fit(feature,classes)
clf.predict_proba([0,1,1,0])
>> array([[ 0.48247836, 0.40709111, 0.11043053]])
Я хотел бы получить, какая вероятность соответствует тому классу. На этой странице говорится, что они упорядочены по арифметическому порядку, я не уверен на 100%, что это означает: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC.predict_proba
Означает ли это, что я прошел через мои учебные примеры, присваивая соответствующий индекс первому столкновению класса или есть команда вроде
clf.getClasses() = ['one','two','three']?