DecisionTreeClassifier的predict_proba类别概率计算方法及理解验证

你的理解不正确，具体解释如下：

• 首先看你的训练数据：所有样本的class都是1，没有其他类别的样本。用这样的数据训练模型后，决策树会判定所有输入样本都属于类别1，因此输入feature_1=A且feature_2=C时，predict_proba返回的类别1概率是100%，而非你认为的40%。

• 回到sklearn文档的定义：

预测的类别概率是叶子节点中同类样本的占比。
这里的核心逻辑是：

1. 叶子节点是决策树对全部训练样本（而非单一类别样本）进行划分后的结果；
2. 概率计算公式为：某类别概率 = 叶子节点内该类别样本数 / 叶子节点内总样本数。

• 关于你提到的「是否受class≠1的样本影响」：
  • 如果训练数据中存在feature_1=A、feature_2=C且class≠1的样本，且决策树没有通过其他特征将这些样本与class=1的样本划分到不同叶子节点，那么此时该叶子节点的总样本数是2 + 其他类样本数，类别1的概率就是2/(2+其他类样本数)，确实会受其他类别样本影响；
  • 若决策树通过特征划分，将class=1和class≠1的A、C样本分到不同叶子节点，那么输入该特征组合时只会进入对应class=1的叶子节点，概率仍为100%。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SRJCoding