估计分类概率

决策树还可以估计某个实例属于特定类k的概率：首先遍历树来查找此实例的叶节点，然后它返回此节点中类k的训练实例的比例。

例如，假设你发现了一个花瓣长 5 厘米，宽 1.5 厘米的花朵。相应的叶节点是深度为 2 的左节点，因此决策树应该输出以下概率：Iris-Setosa 为 0%（0/54），Iris-Versicolor 为 90.7%（49/54），Iris-Virginica 为 9.3%（5/54）。当然，如果你要求它预测具体的类，它应该输出 Iris-Versicolor（类别 1），因为它具有最高的概率。我们了测试一下：

>>> tree_clf.predict_proba([[5, 1.5]])
array([[ 0. , 0.90740741, 0.09259259]])
>>> tree_clf.predict([[5, 1.5]])
array([1])

完美！请注意，估计概率在任何地方都是相同的， 除了图 6-2 中右下角的矩形部分，例如花瓣长 6 厘米和宽 1.5 厘米（尽管在这种情况下它看起来很可能是 Iris-Virginica）。