随机森林算法中的置信度与概率

Question

我一直在尝试使用

scikit-learn

运行随机森林分类器。我想了解概率和置信度之间的区别。假设我们有 5 个类别 A、B、C、D、E 。现在，如果我运行

predict_proba()

并获得 A 类的匹配项，返回的概率是否是 5 个类中 A 类的概率？这意味着如果 A 类的概率为 0.95，那么剩余的 0.05 会为其余类共享？如果是这样的话，我想了解是否有办法获得预测的置信度，这意味着分类器以 0.95 的概率预测 A 类的置信度有多大？有这样的机制吗

我想了解这一点的原因是因为假设我输入的分类数据不属于这 5 个类别中的任何一个，我想抛出它不属于这 5 个类别中的任何一个。我觉得分类器目前会尝试将其放入 5 个类别之一，并且可能会返回很高的概率？即使它对此没有信心？

Answer 1

概率不是置信区间。