OneVsRest的predict_proba（）和predict（）不匹配吗？

Question

我正在将OneVsRestClassifier用于svm.SVC作为基本估计量的多类问题。 predict_proba()中的argmax与预测的类不匹配：

后台是否正在进行某种标准化？我如何获得predict_proba（）和predict（） 匹配？

Answer 1

根据scikit learn's SVC documentation on multi-class classification，predict的输出和argmax的{​​{1}}的输出之间存在差异（强调我）：

  

SVC和NuSVC的Decision_function方法为每个样本提供每个类别的分数（或在二进制情况下为每个样本单个分数）。当构造函数选项概率设置为True时，将启用类成员资格概率估计（来自predict_proba和predict_log_proba方法）。在二进制情况下，概率使用Platt缩放比例进行校准：对SVM得分进行逻辑回归，并通过对训练数据进行额外的交叉验证来拟合。在多类情况下，这根据Wu等人进行了扩展。 （2004）。

     

毋庸置疑，Platt缩放所涉及的交叉验证对于大型数据集而言是一项昂贵的操作。 此外，在分数的“ argmax”可能不是概率的argmax的意义上，概率估计可能与分数不一致。 （例如，在二进制分类中，根据predict_proba，样本可能被预测标记为属于概率<1/2的一类。）普氏方法也存在理论问题。如果需要置信度分数，但不一定非要是概率，那么建议将概率设置为False，并使用Decision_function而不是predict_proba。

您无法使用SVC使它们匹配。如果需要概率，可以尝试其他模型。如文档中所述，如果不需要概率，则可以使用predict_proba（有关更多详细信息，请参见here。）