【发布时间】：2020-02-07 14:06:27
【问题描述】：
我在以 svm.SVC 作为基础估计器的多类问题上使用 OneVsRestClassifier。
predict_proba() 的 argmax 与预测的类不匹配：
后台是否进行了一些规范化？我如何获得 predict_proba() 和 predict() 匹配？
【问题讨论】：
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【发布时间】：2020-02-07 14:06:27
【问题描述】：
根据scikit learn's SVC documentation on multi-class classification，predict 的输出与predict_proba 的argmax 之间可能存在差异（强调我的）：
SVC 和 NuSVC 的 decision_function 方法为每个样本提供每个类别的分数（或在二元情况下每个样本的单个分数）。当构造函数选项概率设置为 True 时，将启用类成员概率估计（来自方法 predict_proba 和 predict_log_proba）。在二进制情况下，概率使用 Platt 标度进行校准：SVM 分数的逻辑回归，通过对训练数据的额外交叉验证进行拟合。在多类情况下，这根据 Wu 等人进行了扩展。 （2004 年）。
不用说，Platt 缩放中涉及的交叉验证对于大型数据集来说是一项昂贵的操作。 此外，概率估计可能与分数不一致，即分数的“argmax”可能不是概率的argmax。 （例如，在二元分类中，根据 predict_proba，可以通过 predict 将样本标记为属于概率
您无法使用 SVC 使它们匹配。如果您需要概率，您可以尝试其他模型。如果您不需要概率，如文档中所述，您可以使用decision_function（有关详细信息，请参阅here。）
【讨论】：
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谢谢。我最终使用了另一个模型，但如果你想要 SVC 和概率，CalibratedClassifierCV 也是一个选项