ml初学者在这里。
我有一个包含GPA，GRE，TOEFL，SOP＆LOR排名（满分5分）等的数据集。 （全部为数字），最后一栏说明是否被大学录取（0或1），这将用作y_train。 我不仅要对预测的标签进行分类，还要计算每个人被录取的概率。
edit：因此，从第一个注释中，我建立了一个Logistic回归模型，并且通过一些搜索，我从sklearn找到了'predict_proba'并尝试实现它。没有任何语法错误，但是predict_proba给出的代码值非常错误。
链接：https://github.com/tarunn2799/gre-pred/blob/master/GRE%20Admission%20Probability-%20Extraaedge.ipynb
请帮助我找出问题所在，并提供减少损失的提示
谢谢！
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我读了您的笔记本，但我感到困惑，为什么您认为predict_proba是错误的。
预测准确性是否不好，或者predict_proba的格式不符合您的预期？
您可以使用sklearn.metrics.accuracy_score()，sklearn.metrics.confusion_matrix()检查预测标签，或使用sklearn.metrics.roc_auc_score()检查predict_proba的结果。检查火车和文字两个部分是否更好。
我认为predict_proba的格式是正确的，或者您可以尝试predict_log_proba()来计算对数概率？
希望这可以为您提供帮助。