我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对错误进行分类，并预测模型认为的错误类型。

例如，Object reference not set to an instance of an object是一种“运行时”错误。

这个项目运行良好，我已经能够进行预测。然而，我还需要知道预测的置信度。我得到的是一个包含多个值的得分数组。我不确定如何解释这些值。

回答：

每一个得分都是它正确性的概率（介于0和1之间的数字）。你的数据中有多少类别，就会有多少个这样的得分。看截图，你有120种不同类型的错误。这些120个置信度得分的总和应该为1。

预测结果选择的是置信度得分最高的那个元素。所以，要找出预测的置信度，你只需在数组中找到最大的那个数即可。