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如何从预测概率中一步得到预测类标签？

在机器学习中，通常可以通过调用模型的 predict_proba 方法来获取预测概率，然后根据预设的阈值将概率转换为类别标签。以下是一个使用 SGDClassifier 的例子，展示了如何从预测概率中得到预测类标签：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

# 初始化分类器，并指定loss为'log'以使用概率模型
classifier = SGDClassifier(loss='log', n_iter_no_change=100)

# 使用训练数据拟合分类器
classifier.fit(train_features, train_labels)

# 对测试集进行预测，得到每个类别的概率
pred_proba = classifier.predict_proba(test_features)

# 假设我们设定的分类阈值为0.5
threshold = 0.5

# 将概率转换为类别标签
predicted_labels = pred_proba >= threshold

在这个例子中，pred_proba 是一个二维数组，其中每个元素代表测试集中每个样本属于每个类别的预测概率。通过比较每个样本的预测概率与阈值，我们可以得到每个样本的预测类别标签。

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