我正在尝试解释我的XGBoost模型。以下的两个数据集trainInput和trainOutput为例：

df.trainInputs    input1 input2 input30      1     0      01      1     1      02      0     1      1..df.trainOutputs      output0       1   1       02       1...

用户输入数据已经过独热编码处理，输出数据是一系列用户输出模式。我用这些数据训练我的XGBoost模型，然后基于另一个数据集的独热编码用户输入数据进行预测。我希望为每一列的元素获得一个百分比得分，但运行模型后，我只得到了二进制输出。我在构建模型时是否遗漏了什么？相关代码如下：

df.predictInputs    input1 input2 input30      1     1      01      1     0      02      1     0      1..model = xgb.XGBClassifier()model.fit(trainInputs, trainOutput)y_pred = model.predict(predictOutput)

回答：

如果你想要得到结果的概率（每个元素的百分比得分），请使用predict_proba代替predict。