类别概率英文解释翻译、类别概率的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 class probability

分词翻译：

类的英语翻译：

be similar to; genus; kind; species
【医】 group; para-; race

别的英语翻译：

leave; other
【医】 allo-

概率的英语翻译：

probability
【化】 probability
【医】 probability
【经】 probability

专业解析

在汉英词典及统计学视角下，“类别概率”（Class Probability）指在分类问题中，某一特定样本属于某个预定义类别的可能性度量。其核心是通过数学模型（如分类算法）计算样本归属不同类别的概率分布，最终将样本分配给概率最高的类别。以下是详细解析：

一、术语定义与数学表达

汉语释义：在多分类任务中，“类别概率”表示一个数据点被预测为某个类别的置信度或似然值，取值范围在区间，所有类别的概率之和恒为 1。
英语对应：Class Probability / Class Membership Probability
数学形式：
设样本 ( mathbf{x} ) 属于类别 ( C_k ) 的概率为：

$$ P(C_k mid mathbf{x}) = frac{P(mathbf{x} mid C_k) P(C_k)}{P(mathbf{x})} $$

其中 ( P(C_k) ) 为类先验概率，( P(mathbf{x} mid C_k) ) 为类条件概率。

二、核心特性

归一性：
所有类别的概率总和满足 ( sum_{k=1}^{K} P(C_k mid mathbf{x}) = 1 )（( K ) 为类别总数）。

决策依据：
分类结果由最大后验概率（MAP）决定：

( hat{y} = argmax_{k} P(C_k mid mathbf{x}) )。

三、实际应用场景

机器学习模型输出：
如逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等直接输出各类别概率（例：图像分类中“猫：0.85，狗：0.10，鸟：0.05”）。

不确定性量化：
概率值反映模型置信度，低概率预示预测结果可靠性不足（如医疗诊断需高阈值）。

多分类扩展：
二分类是特例（如 ( P(text{正类}) = 0.7 ) 则 ( P(text{负类}) = 0.3 )）。

四、权威参考来源

统计学习理论
Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006)，定义分类概率模型及贝叶斯决策理论。

机器学习实践指南
Scikit-learn文档：predict_proba方法说明，解释概率输出机制（来源：scikit-learn.org）。

信息论基础
Thomas M. Cover, Elements of Information Theory (Wiley, 2006)，论述概率与分类不确定性的熵关联。

注：因未搜索到可直接引用的在线词典资源，以上内容综合机器学习经典著作与开源工具文档的术语定义，符合统计学标准表述。

网络扩展解释

类别概率是机器学习和统计学中与分类问题相关的核心概念，指模型预测某个样本属于特定类别的概率值。以下从定义、应用场景和计算方法等方面详细解释：

1. 定义

类别概率表示在给定输入特征（如数据样本）时，模型判断该样本属于每个可能类别的概率分布。例如：

在垃圾邮件分类中，模型可能输出“垃圾邮件”概率为0.9，“正常邮件”为0.1；
所有类别的概率之和恒等于1（$sum_{i=1}^n P(y_i|x) = 1$），满足概率公理。

2. 数学表示

对于多分类问题，常用softmax函数将模型输出的原始得分（logits）转化为概率： $$ P(y=c|x) = frac{e^{zc}}{sum{k=1}^{K} e^{z_k}} $$ 其中：

$z_c$：样本对类别$c$的模型原始输出值
$K$：总类别数

3. 应用场景

模型决策依据：选择概率最高的类别作为最终预测结果（如argmax操作）
不确定性评估：概率值越接近1，模型判断越确定；若多个类别概率相近，则说明样本特征模糊
模型校准：通过概率校准（如Platt Scaling）提升概率预测的可靠性
主动学习：筛选低置信度样本（如最高概率<0.6）进行人工标注以优化模型

4. 相关概念

交叉熵损失：直接衡量预测概率与真实标签的差异，公式为 $L = -sum_{c=1}^K y_c log(p_c)$
类别权重：在样本不平衡时调整各类别概率的计算权重
阈值调整：根据业务需求修改分类阈值（如将医学诊断的阳性判断阈值从0.5降至0.3）

示例说明

假设一个三分类模型对某张图片的原始输出为$z=[2.0, 1.0, 0.1]$，通过softmax计算得概率： $$ P = [frac{e^{2.0}}{e^{2.0}+e^{1.0}+e^{0.1}}, frac{e^{1.0}}{e^{2.0}+e^{1.0}+e^{0.1}}, frac{e^{0.1}}{e^{2.0}+e^{1.0}+e^{0.1}}] approx [0.659, 0.242, 0.099] $$ 此时模型判定该样本属于第1类，且置信度较高（65.9%）。