pulearning中oob_decision_function_与predict函数的差异及选型疑问

核心区别 #

• 方法1（袋外OOB概率）
  这段代码提取集成模型的袋外预测结果，过滤NaN后得到概率：

  res = bc.oob_decision_function_[:,1] 
  prdict_proba = np.array([i for i in res if not np.isnan(i)])
  

  它的概率来自没见过当前样本的基模型——每个训练样本会被部分基模型选中训练，剩下没选中它的基模型会对其做预测，这些预测的集成结果就是OOB概率。若某个样本被所有基模型都选中训练，就会出现NaN，因此需要过滤。
  本质上这是训练样本的「无偏验证概率」，因为预测该样本的模型完全没用到它的训练信息，能反映模型的真实泛化能力。

• 方法2（模型直接预测概率）
  这段代码调用集成模型的predict_proba方法直接计算概率：

  y_pred_prob = bagging_model.predict_proba(train_x)
  

  它是用所有基模型对输入样本做预测后集成的结果，对于训练集样本来说，大部分基模型都见过该样本，所以这个概率是模型对训练数据的拟合结果，可能存在过拟合偏差。

选用场景 #

• 若要评估模型的泛化能力，或需要训练样本的无偏概率估计（比如PU学习里修正正负样本权重），选方法1的OOB概率，它不需要额外拆分验证集，结果更可靠。
• 若需要对新的未知样本做预测，或直接用模型输出任意输入的概率，必须选方法2的predict_proba——OOB概率仅针对训练集中的袋外样本，无法用于新样本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Green_John