類别概率英文解釋翻譯、類别概率的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 class probability

分詞翻譯：

類的英語翻譯：

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

别的英語翻譯：

leave; other
【醫】 allo-

概率的英語翻譯：

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

專業解析

在漢英詞典及統計學視角下，“類别概率”（Class Probability）指在分類問題中，某一特定樣本屬于某個預定義類别的可能性度量。其核心是通過數學模型（如分類算法）計算樣本歸屬不同類别的概率分布，最終将樣本分配給概率最高的類别。以下是詳細解析：

一、術語定義與數學表達

漢語釋義：在多分類任務中，“類别概率”表示一個數據點被預測為某個類别的置信度或似然值，取值範圍在區間，所有類别的概率之和恒為 1。
英語對應：Class Probability / Class Membership Probability
數學形式：
設樣本 ( mathbf{x} ) 屬于類别 ( C_k ) 的概率為：

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

其中 ( P(C_k) ) 為類先驗概率，( P(mathbf{x} mid C_k) ) 為類條件概率。

二、核心特性

歸一性：
所有類别的概率總和滿足 ( sum_{k=1}^{K} P(C_k mid mathbf{x}) = 1 )（( K ) 為類别總數）。

決策依據：
分類結果由最大後驗概率（MAP）決定：

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

三、實際應用場景

機器學習模型輸出：
如邏輯回歸、樸素貝葉斯、神經網絡等直接輸出各類别概率（例：圖像分類中“貓：0.85，狗：0.10，鳥：0.05”）。

不确定性量化：
概率值反映模型置信度，低概率預示預測結果可靠性不足（如醫療診斷需高阈值）。

多分類擴展：
二分類是特例（如 ( P(text{正類}) = 0.7 ) 則 ( P(text{負類}) = 0.3 )）。

四、權威參考來源

統計學習理論
Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006)，定義分類概率模型及貝葉斯決策理論。

機器學習實踐指南
Scikit-learn文檔：predict_proba方法說明，解釋概率輸出機制（來源：scikit-learn.org）。

信息論基礎
Thomas M. Cover, Elements of Information Theory (Wiley, 2006)，論述概率與分類不确定性的熵關聯。

注：因未搜索到可直接引用的線上詞典資源，以上内容綜合機器學習經典著作與開源工具文檔的術語定義，符合統計學标準表述。

網絡擴展解釋

類别概率是機器學習和統計學中與分類問題相關的核心概念，指模型預測某個樣本屬于特定類别的概率值。以下從定義、應用場景和計算方法等方面詳細解釋：

1. 定義

類别概率表示在給定輸入特征（如數據樣本）時，模型判斷該樣本屬于每個可能類别的概率分布。例如：

在垃圾郵件分類中，模型可能輸出“垃圾郵件”概率為0.9，“正常郵件”為0.1；
所有類别的概率之和恒等于1（$sum_{i=1}^n P(y_i|x) = 1$），滿足概率公理。

2. 數學表示

對于多分類問題，常用softmax函數将模型輸出的原始得分（logits）轉化為概率： $$ P(y=c|x) = frac{e^{zc}}{sum{k=1}^{K} e^{z_k}} $$ 其中：

$z_c$：樣本對類别$c$的模型原始輸出值
$K$：總類别數

3. 應用場景

模型決策依據：選擇概率最高的類别作為最終預測結果（如argmax操作）
不确定性評估：概率值越接近1，模型判斷越确定；若多個類别概率相近，則說明樣本特征模糊
模型校準：通過概率校準（如Platt Scaling）提升概率預測的可靠性
主動學習：篩選低置信度樣本（如最高概率<0.6）進行人工标注以優化模型

4. 相關概念

交叉熵損失：直接衡量預測概率與真實标籤的差異，公式為 $L = -sum_{c=1}^K y_c log(p_c)$
類别權重：在樣本不平衡時調整各類别概率的計算權重
阈值調整：根據業務需求修改分類阈值（如将醫學診斷的陽性判斷阈值從0.5降至0.3）

示例說明

假設一個三分類模型對某張圖片的原始輸出為$z=[2.0, 1.0, 0.1]$，通過softmax計算得概率： $$ P = [frac{e^{2.0}}{e^{2.0}+e^{1.0}+e^{0.1}}, frac{e^{1.0}}{e^{2.0}+e^{1.0}+e^{0.1}}, frac{e^{0.1}}{e^{2.0}+e^{1.0}+e^{0.1}}] approx [0.659, 0.242, 0.099] $$ 此時模型判定該樣本屬于第1類，且置信度較高（65.9%）。