scikit-learn中的predict_proba和decision_function有什么区别？答案

【问题标题】：What's the difference between predict_proba and decision_function in scikit-learn?scikit-learn中的predict_proba和decision_function有什么区别？
【发布时间】：2026-01-21 17:05:02
【问题描述】：

我正在研究scikit-learn example（分类器比较），但对predict_proba 和decision_function 感到困惑。

他们通过使用Z = clf.decision_function() 或Z = clf.predict_proba() 绘制轮廓来绘制分类结果。

这两者有什么区别？是不是每个分类方法都有两者中的任何一个作为分数？

哪一个更适合解释分类结果，我应该如何从两者中选择？

【问题讨论】：

标签： scikit-learn

【解决方案1】：

你的例子是

if hasattr(clf, "decision_function"):
    Z = clf.decision_function(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
else:
    Z = clf.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1]

所以代码使用decision_function（如果存在）。在 SVM 的情况下，predict_proba 被计算（在二进制情况下）

使用普拉特缩放

is both "expensive" and has "theoretical issues"。这就是这里使用decision_function 的原因。（正如@Ami 所说，这是 margin - 到超平面的距离，无需进一步计算即可访问）。在 SVM 的情况下，建议

使用decision_function 代替predict_proba。

还有其他decision_functions：SGDClassifier's。这里predict_proba依赖于损失函数，decision_function是通用的。

【讨论】：

【解决方案2】：

后者，predict_proba 是一种（软）分类器方法，输出实例在每个类中的概率。

前者，decision_function，找到到分离超平面的距离。例如，a(n) SVM 分类器找到将空间分成与分类结果相关的区域的超平面。这个函数，给定一个点，找出到分隔符的距离。

我猜predict_prob 通常在您的情况下更有用 - 另一种方法更具体到算法。

【讨论】：

谢谢阿米！我仍然想知道分类器使用什么来计算最终预测、决策函数或预测概率？这两者似乎有某种联系，对吧？
是的，它们确实是相关的；特别是它们是反单调的。
@AmiTavory，我可以请您在这里查看与 scikit-learn 相关的问题 - *.com/questions/48788611/… 吗？