在Python中使用Logistic回归的预测数组

Question

我使用基本的Logistic回归方法在Python中进行多类分类。我适合我的模型并预测目标变量并得到这样的结果：

y_train=[4, 3, 8, ..., 5, 1, 2]

y_resul=[4, 3, 7, ..., 3, 1, 2]

因此，模型每次都会预测具有最高＆＃34;重要性的类结果＆＃34;。如何在预测数组中预测最相关类结果的数组：

y_train=[4, 3, 8, ..., 5, 1, 2]

y_resul=[[4,2,1], [3,8,4], [7,9,8] ..., [3,4,9], [1,5,4] [2,1,3]]

Answer 1

方法本身的描述可以在链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression.predict_proba

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