本文主要是介绍【Python机器学习】零基础掌握calibration_curve概率校准，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
否曾经困扰于机器学习模型的预测概率不准确？
在现实生活中，我们经常需要做出各种决策，而这些决策通常是基于一定的概率和数据来的。比如说医生可能会基于一系列检查结果来判断一个人是否患有某种疾病。在这种情境下，一个能准确预测概率的模型就显得尤为重要。
假设你是一名数据科学家，在一家医疗健康公司工作。工作任务是根据历史病例数据，预测患者是否有高血压的风险。虽然你已经建立了一个分类模型，但发现模型输出的概率似乎并不准确。这时可能需要对这些概率进行“校准”。
这就是sklearn.calibration.calibration_curve可以发挥作用的地方。这个算法可以帮助你校准模型的预测概率，使其更接近真实情况。
通过一个简单的模拟数据集来看看这个算法是如何工作的。
| 病例ID | 年龄 | 性别 | 体重 | 血压 | 实际结果（高血压） |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 45 | 男 | 80 | 130 | 是 |
| 2 | 50 | 女 | 75 | 140 | 是 |
| 3 | 40 | 男 | 90 | 125 | 否 |
| 4 | 55 | 女 | 70 | 135 | 是 |
| 5 | 35 | 男 | 85 | 120 | 否 |
| 6 | 60 | 女 | 72 | 145 | 是 |
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