1. decision_function
반환 크기는 (n_samples,)이고 각 샘플이 하나의 실수값 반환
데이터 포인트가 클래스 1에 속한다고 믿는 정도
2. predict_proba
출력은 각 클래스에 대한 확률
항상 0~1사이이고 합은 1
이진분류에서는 출력의 첫번째 원소는 첫번째 예측 확률, 두번째 원소는 두번째 클래스 예측 확률
다중 분류에서도 가능
다중 분류에서 decision function의 결과 크기는 (n_samples, n_classes) , 수치가 크면 그 클래스일 확률 높음
다중 분류에서 predict_proba의 결과 크기는 (n_samples, n_classes) , 수치가 크면 그 클래스일 확률 높음// 합은 1
predict_proba, decision function의 결과 크기는 항상 (n_samples, n_classes)
하지만 이진 부류의 decision function은 다름 - > 열은 하나이고 양성클래스 (클래스 1)에 대응하는 값을 가짐
