我训练了一个简单的随机森林分类器，然后在使用相同的测试输入进行预测时：

rf_clf.predict([[50,0,500,0,20,0,250000,1.5,110,0,0,2]])rf_clf.predict_proba([[50,0,500,0,20,0,250000,1.5,110,0,0,2]])

第一行返回array([1.])，而第二行返回array([[0.14, 0.86]])，其中预测值是第一个浮点数0.14，对吗？

为什么这两者不匹配？我有点困惑。谢谢。

回答：

predict()函数返回特征所属的类别，而predict_proba()函数返回特征属于不同输出类别的概率。

示例：predict()函数的输出结果表明特征属于类别1，即array([1.])

predict_proba()函数的输出结果给出了特征属于每个输出类别的概率，即array([[0.14, 0.86]])。特征属于类别0的概率为14%，属于类别1的概率为86%。

参考文档：predict()文档，predict_proba()文档