Как ответить
Краткий ответ: да, но только если вы уточняете, какие именно предсказания имеются в виду. В машинном обучении P используется для нескольких разных вещей, и путаница здесь — частая ошибка новичков.
В контексте предсказаний P может означать:
- Предсказанный класс (Predicted class) — часто обозначается как ŷ (y-hat), но в формулах для матрицы ошибок (confusion matrix) P используется как сокращение для «Positive prediction» или «Predicted positive».
- Вероятность (Probability) — в логистической регрессии P(y=1|x) — это апостериорная вероятность принадлежности к классу. Например, P=0.8 означает, что модель оценивает вероятность класса «1» в 80%.
- Precision (Точность) — метрика: TP / (TP + FP). В этом случае P — не предсказание, а доля верных положительных предсказаний среди всех положительных.
На собеседовании я бы рекомендовал отвечать так: «Если речь о единичном предсказании, то в коде мы обычно используем y_pred или predictions. Если о вероятностях — то proba. P в формулах, особенно в паре с R (Recall) — это precision. Без контекста говорить про P рискованно».
Вот пример типичной записи в sklearn:
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
y_true = [0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 1, 1]
precision = precision_score(y_true, y_pred) # P = 2/3 ≈ 0.67
recall = recall_score(y_true, y_pred) # R = 2/2 = 1.0Здесь P — это precision, а не сами предсказания. Если же вы встретили обозначение P(y_pred) в статье — скорее всего, это вероятность.
Итог: можно, но всегда уточняйте контекст. На практике в коде, который я видел в продакшене (команды из 5-20 человек), P не используют для предсказаний — только для precision. Для предсказаний берется y_pred или proba.