decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。还是以鸢尾花数据集为例：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import make_circles,load_iris
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_splitiris=load_iris()
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(iris.data,iris.target,random_state=0
)gbrt=GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.01,random_state=0)
gbrt.fit(X_train,y_train)
print('决策函数结果的形状：{}'.format(gbrt.decision_function(X_test).shape))
print('决策函数结果：{}'.format(gbrt.decision_function(X_test)[:6,:]))

可以看到，对于多分类的情况， decision_function的形状为(n_samples,n_classes)，每一列对应每个类别的“确定度分数”，分数较高的类别可能性更大，得分较低的分类可能性小，可以找到每个数据点的最大元素，也就是预测结果：

print('决策函数得分最高的分类:{}'.format(np.argmax(gbrt.decision_function(X_test),axis=1)))
print('模型预测结果:{}'.format(gbrt.predict(X_test)))

predict_proba输出的形状相同，也是(n_samples,n_classes)，每个数据点的所有可能类别的概率相加为1：

print('预测每个分类的概率：{}'.format(gbrt.predict_proba(X_test)[:6]))

总之，decision_function和predict_proba的形状始终相同，都是(n_samples,n_classes)