标签： python machine-learning scikit-learn
我正在使用scikit-learn软件包中的投票分类器以及软投票方法。在汇总预测概率时，我注意到某些分类器的性能比其他分类器差，这仅仅是因为它们的预测概率未经过校准，例如SGDClassifier甚至可以预测概率为0.3左右的阳性类别。
由于不同的分类器没有相同的校准，是否可以分别校准每个分类器？
我尝试使用scikit-learn包中的CalibratedClassifierCV对象，但它仅校准最终概率，即投票分类器给出的概率，而不是每个分类器给出的概率。