关于pyspark中RandomForestClassifier概率值对应类别的技术咨询

嘿，这个问题其实很关键，搞清楚概率对应关系才能正确解读模型输出～

在PySpark的RandomForestClassifier（以及大部分pyspark.ml模块里的分类器）中，probability列的数组元素顺序，是和模型训练时自动排序后的类别标签一一对应的，默认排序规则是按标签的数值升序排列。

结合你给出的二分类数据集例子：

• 你的标签是0.0和1.0，升序排序后得到的标签顺序是[0.0, 1.0]
• 所以probability数组的第一个元素对应类别0.0的预测概率，第二个元素对应类别1.0的预测概率

拿你给出的样本数据举例：

+-----+----------+---------------------------------------+
|label|prediction|probability |
+-----+----------+---------------------------------------+
|0.0 |0.0 |[0.9005918461098429,0.0994081538901571]|
|1.0 |1.0 |[0.6051335859900139,0.3948664140099861]|

第一行的概率数组[0.90059..., 0.09940...]，意思是模型预测该样本属于类别0.0的概率约90%，属于类别1.0的概率约10%，这和prediction=0.0的结果完全匹配；第二行的概率数组则表示样本属于0.0的概率约60.5%，属于1.0的概率约39.5%。

如果你想100%确认具体的标签顺序，可以直接查看训练好的模型的labels属性，比如：

# 假设你的训练好的随机森林模型对象名为rf_model
print(rf_model.labels)

这个输出的数组顺序，就和probability列的元素顺序完全对应。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者moufkir