求助：DecisionTreeClassifier对象无prediction_proba属性问题解决

错误原因及修正： #

• 方法名拼写错误：你代码里的prediction_proba是错误写法，scikit-learn中DecisionTreeClassifier的概率预测方法正确名称是predict_proba（去掉中间的"tion"）。
• 参数拼写错误：初始化分类器时的splutter参数应为splitter，这个参数指定决策树的分裂策略，拼写错误会导致分类器初始化失败，虽然这不是当前报错的直接原因，但必须修正。

修正后的完整代码： #

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 修正splutter参数为splitter
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=5, criterion='gini', splitter='random')
clf = clf.fit(train_X, train_Y)
# 修正prediction_proba为predict_proba
prediction = clf.predict_proba(test_X)[:,1] 

补充说明：predict_proba返回形状为(n_samples, n_classes)的数组，[:,1]用于提取二分类场景中样本属于第二类的概率，这个用法合理，前提是你的数据集为二分类任务。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gulikwok