CatBoost中的错误？ CatBoostClassifier无法与sklearn的CalibratedClassifierCV配合使用

Question

catboost版本：0.16

当尝试使用scikit-learn的CalibratedClassifierCV来校准类别概率估计时，在二元分类问题中，得到的都是负目标为1，正目标为0。如果我单独使用CatBoostClassifier，我将获得正常的概率。这使我相信此分类器与校准技术不兼容。有什么办法可以解决这个问题？ 复制：

from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(100, 10)

cat = CatBoostClassifier(verbose=0)
calib = CalibratedClassifierCV(base_estimator=cat, method='sigmoid', cv=2)
cat.fit(X, y)
calib.fit(X, y)
print(cat.predict_proba(X))
print(calib.predict_proba(X))

Answer 1

这是CatBoost的未解决问题。请检查 open issue here。