Python CatBoost中的臭虫？CatBoostClassifier不'；我不能很好地与sklearn和x27合作；s校准分类RCV

catboost版本：0.16

当尝试使用scikit learn的校准分类RCV

CalibredClassifiedRCV

校准类别概率估计时，在二元分类问题中，我得到的结果是负目标为1，正目标为0。如果我独立使用

CatBoostClassifier

，我会得到正常的概率。这使我相信该分类器与校准技术不兼容。我有办法解决这个问题吗？ 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))

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这是CatBoost的一个公开问题。请检查一下电话号码