将RandomForestClassifier Predict_Proba结果添加到原始数据帧

RandomForestClassifier是一种机器学习算法，属于集成学习的一种形式。它是基于决策树的集成方法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类或回归任务。

Predict_Proba是RandomForestClassifier类中的一个方法，用于预测样本属于每个类别的概率。它返回一个数组，数组的每个元素表示样本属于对应类别的概率。

将RandomForestClassifier Predict_Proba结果添加到原始数据帧可以用于分析和可视化模型的预测结果。通过将预测概率与原始数据帧中的其他特征进行关联，可以更好地理解模型的预测结果，并进行后续的数据处理和决策。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行机器学习模型的训练和部署。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以方便地进行模型训练和预测。

另外，腾讯云还提供了云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）和云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）等产品，用于存储和计算资源的管理。这些产品可以与机器学习平台结合使用，实现全面的数据分析和处理。

总结起来，将RandomForestClassifier Predict_Proba结果添加到原始数据帧可以通过腾讯云机器学习平台进行实现，结合云数据库和云服务器等产品，进行全面的数据分析和处理。

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硬投票分类器令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。...接下来的分析将帮助你解决这个疑问。假设你有一个有偏差的硬币，他有 51% 的几率为正面，49% 的几率为背面。...在这种情况下（当基决策器有predict_proba()时）决策函数会对每个训练实例返回类别概率。...提升提升（Boosting，最初称为假设增强）指的是可以将几个弱学习者组合成强学习者的集成方法。对于大多数的提升方法的思想就是按顺序去训练分类器，每一个都要尝试修正前面的分类。...对于测试集中的每个图像，用所有分类器进行预测，然后将预测馈送到 blender 以获得集合的预测。它与你早期训练过的投票分类器相比如何？练习答案见附录 A 。

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