machine-learning - 用scikit学习随机森林的概率分布？

Question

我有一个状态->动作对（s，a）的数据集，其中每个 s 定义了 a 的可能选择的概率分布，并且每个 a 都是从该概率分布中采样的。我想为这个数据集训练一个分类器，而不是学习预测最大似然，它预测分布 a 是从中采样的。

例如，如果您正在玩一个迭代的石头剪刀布，您的状态可能只是您之前做出的动作和 ∈ { Rock, Paper, Scissors }，其中之前的状态降低了再次选择该动作的概率。我的数据集将如下所示：

PreviousAction,Chosen
Rock,Paper
Paper,Rock
Rock,Scissors
Scissors,Paper
Paper,Paper
...

是否可以在 scikit-learn 中使用随机森林学习标签上的概率分布？

Answer 1

是的。训练一个RandomForestClassifierusing fit（它期望标签，而不是概率分布，作为它的y参数），然后预测 using predict_proba。