【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 1.16. 確率較正 - Qiita

分類を実行するときには、クラスラベルを予測するだけでなく、それぞれのラベルの確率を得ることがしばしばあります。 この確率は、予測に対して何らかの信頼を与えます。 モデルによっては、クラス確率の見積もりが悪いものもあれば、確率予測をサポートしていないモデルもあります。 較正モジュールを使用すると、特定のモデルの確率をより適切に調整したり、確率予測のサポートを追加したりすることができます。 よく較正された分類器は、predict_probaメソッドの出力を信頼水準として直接解釈できる確率的分類器である。 例えば、よく較正された（バイナリ）分類器が 0.8 の predict_proba 値を与えたサンプルは、約80％が実際に陽性クラスに属する。 次のプロットは、さまざまな分類器の確率的予測がどの程度うまく較正されているかを比較しています。 LogisticRegression は、ログ損失を直