我使用了scikit-learn中的MultinomialNB()。使用predict_proba时，如何解释这些概率？我的初步猜测是：0.8的概率意味着分类器有80%的把握认为类X是正确的类别。

我找到一个相关问题，但没有提供答案。

回答：

你的直觉是正确的。正如你在文档中所读到的，predict_proba返回模型中每个类别的样本概率。因此，如果我们假设你的训练模型中有4个类别，并且predict_proba返回[0.6, 0.2, 0.19, 0.01]（总和总是1），这表示你的数据属于第一类的概率为60%，第二类的概率为20%，依此类推。

文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.MultinomialNB.html