因此，Sci-kit中的一些模型学习如Logistic回归支持我大量使用的predict_proba方法。对于像Lasso这样的模型，是否还有其他方法可以输出类似的概率数组，因为它们不支持predict_proba？
另外：我正在使用三个结果数据集，其中结果之间的概率可以相对均匀 - 任何针对模型/调整的一般建议，以尝试提高概率精度，可以处理50多个特征列？ =）
谢谢！
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Sklearn完全为此目的介绍了Probability calibration。在没有自然概率输出的情况下改进或增加对分类器的支持。
此处还有一个blog-post。
用法将基于CalibratedClassifierCV。
在这两种方法中， sigmoid 和等渗，前者作为libsvm概率输出背后的基础方法非常受欢迎，你可以在sklearn的包装SVC