sklearnでpredit_probaの使い方(注意とpredictの違い)

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       predict_probaはn行k列の配列を返し、i行j列目の数値はモデルがi番目の予測サンプルがラベルである確率を予測し、各行の確率と1である.

# conding :utf-8
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
x_train = np.array([[1,2,3],
                    [1,3,4],
                    [2,1,2],
                    [4,5,6],
                    [3,5,3],
                    [1,7,2]])

y_train = np.array([3, 3, 3, 2, 2, 2])

x_test = np.array([[2,2,2],
                   [3,2,6],
                   [1,7,4]])

clf = LogisticRegression()
clf.fit(x_train, y_train)

#       
print(clf.predict(x_test))

#             
print(clf.predict_proba(x_test))

# [2 3 2]
# [[0.56651809 0.43348191]
#  [0.15598162 0.84401838]
#  [0.86852502 0.13147498]]
#     ：
#   [2,2,2]    2    0.56651809，3    0.43348191
#
#   [3,2,6]    2    0.15598162，3    0.84401838
#
#   [1,7,4]    2    0.86852502，3    0.13147498