我有一个包含特征向量和目标的数据集 - 1.0 或 0.0(代表两个类)。如果我拟合一个 RandomForestRegressor 并调用它的 predict 函数，它是否等同于使用 RandomForestClassifier.predict_proba() ？
换句话说，如果目标是 1.0 或 0.0 RandomForestRegressor 输出概率吗？
我是这么认为的，我得到的结果也表明是这样，但我想得到第二意见......
谢谢
黄鼠狼
最佳答案
基于所处理的不同任务，它们之间存在重大的概念差异:
回归:连续(实值)目标变量。
分类:离散目标变量(类)。
对于一般的分类方法，术语 probability of observation being class X 可能没有定义，因为一些分类方法，例如 knn，不处理概率。
然而，对于随机森林(和一些其他分类方法)，分类被简化为类概率分布的回归。然后将预测类作为计算出的“概率”的 argmax。在您的情况下，您提供相同的输入，您会得到相同的结果。是的，可以将 RandomForestRegressor 返回的值视为概率。
关于python - 使用 RandomForestClassifier.predict_proba 与 RandomForestRegressor.predict，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/20179267/