我使用的是sklearn的KNN，并使用了Forecast_proba预测了标签。我期望值在0到1的范围内，因为它告诉了特定类(class)的机率。但是我只得到0和1。
我也输入了较大的k值，但没有 yield 。虽然我只有1000个样本，但特征大约为200，矩阵却很稀疏。
谁能告诉我这里的解决方案是什么？
最佳答案
原因可能是训练和测试集中缺少各种数据。
如果样本的特征可能仅存在于特定类别中，而其特征在训练集中的其他类别的任何样本中不存在，则该样本将被预测以100％(1)和0的概率属于该类别其他类的％(0)。
除此以外;假设您有2个类，并测试了一个像knn.predict_proba(sample)的示例，并期望得到像[[0.47, 0.53]]这样的结果，无论哪种方式，该结果总计为1。
如果是这种情况，请尝试生成自己的测试样本，该样本具有训练集中多个类对象的功能。
关于scikit-learn - 在KNN中获得概率为0或1(predict_proba)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41956049/