Machine learning libsvm和scikit-learn.svc结果不一致

我有一个项目，是基于SVM算法实现的。最近我决定尝试其他几种分类算法，这就是问题所在

与scikit的连接非常简单，它通过

load\u svmlight\u file

例程支持libsvm格式。Ans它的svm实现基于相同的libsvm

当一切都完成后，我决定直接运行libsvm并通过scikit learn检查结果的一致性，结果是不同的。在学习曲线的18个测量指标中，有7个是不同的，并且差异位于学习曲线的小步。libsvm的结果似乎更稳定，但scikit学习结果有一些剧烈的波动

当然，分类器具有完全相同的参数。 我试图在scikit learn实现中检查libsvm的版本，但没有找到它，唯一找到的是libsvm.so文件

目前我使用的是libsvm 3.21版本，而scikit学习的是0.17.1版本

我非常感谢在解决这一问题上给予的任何帮助

size    libsvm                  scikit-learn 
1       0.1336239435355727      0.1336239435355727  
2       0.08699516468193455     0.08699516468193455     
3       0.32928301642777424     0.2117238289550198      #different
4       0.2835688734876902      0.2835688734876902      
5       0.27846766962743097     0.26651875338163966     #different
6       0.2853854654662907      0.18898048915599963     #different
7       0.28196058132165136     0.28196058132165136     
8       0.31473956032575623     0.1958710201604552      #different
9       0.33588303670653136     0.2101641630182972      #different
10      0.4075242509025311      0.2997807499800962      #different
15      0.4391771087975972      0.4391771087975972      
20      0.3837789445609818      0.2713167833345173      #different
25      0.4252154334940311      0.4252154334940311      
30      0.4256407777477492      0.4256407777477492      
35      0.45314944605858387     0.45314944605858387     
40      0.4278633233755064      0.4278633233755064      
45      0.46174762022239796     0.46174762022239796     
50      0.45370452524846866     0.45370452524846866