训练了自定义模型后，给出的各个类型的概率，但是具体对应的是哪个类型呢？怎么看？

[kobe718]

res.get_probability
array([[1.41203867e-10, 2.22271422e-15, 9.99999998e-01, 2.50630140e-10,
2.95633885e-18, 1.27142354e-09]])

例如这样的，结果，我怎么看每个可能性对应的是哪个类型？是按照什么顺序排列的？

[Windsooon]

文档有提到，probability 包含对应类别索引下的概率（索引与每一条训练数据最后的类别一致）

例如你的数据集如下：

这是一条正常数据,0
这是赌博相关数据,1

输出内容中
res.get_probability
array([[0.6, 0.4]])

0.6 的索引为 0，对应数据集中类别为 0 的类别。则正常数据

[Windsooon]

如果你使用的是预训练模型的话，稍后我会更新文档注明索引值对应的分类

[kobe718]

也就是说现在是根据后面标签的值的顺序的来排列的了，似乎感觉不如以前percentage那个方法给出的结果直观，如果后面标签我用的不是数字而是字符，那就是根据字符排序了？

[Windsooon]

是的，为了兼容 csv，cherry 会提取每一行数据最后的类别作为标签进行训练。 无论是数字还是字符。我感觉这样的话能够根据方便开发者控制输出。当然如果你有好的建议也可以提出。

[kobe718]

如果可以话，输出probability的时候，用dict输出，带上概率对应的标签最好了

[Windsooon]

好的，我会考虑的