假设我有一个基本上是分类的问题。也就是说，给定一些输入和一些可能的输出类，为给定的输入找到正确的类。神经网络和决策树是可用于解决此类问题的一些算法。然而，这些算法通常只发出一个结果：结果分类。
现在，如果我不仅对一个分类感兴趣，而且对输入属于每个类的后验概率感兴趣怎么办。IE，而不是答案“此输入属于 A 类”，我想要答案“此输入属于 80% 的 A 类，15% 的 B 类和 5% 的 C 类”。
我的问题不是关于如何获得这些后验概率，而是关于描述找到它们的过程的正确术语。你可以称之为回归，因为我们现在正试图估计一些实数值，但我不太确定这是否正确。我觉得这也不完全是分类，它介于两者之间。
是否有一个词描述了查找某些输入属于每个可能的输出类的类条件后验概率的过程？
PS我不确定这个问题是否足以成为一个编程问题，但由于它是关于机器学习的，而机器学习通常涉及大量的编程，让我们试一试。