Scikit learn sklearn.dataset中dump_svmlight_file（）方法中基于零的参数有什么影响？

我正在用sklearn做一些分类实验。在实验过程中，我构建了csr_矩阵对象来存储我的数据，并对这些对象使用了LogisticRegression分类器，得到了一些结果。 我使用dump_svmlight_文件转储数据，使用joblib转储模型。 但是当我使用load_svmlight_文件和模型加载数据时，我得到了（非常）不同的结果

我意识到，如果我将基于零的参数设置为False，那么我将检索原始结果。这个参数的具体效果是什么？修改此参数的值通常会有不同的结果吗？

基于零：布尔或“自动”，可选，默认为“自动”

f中的列索引是基于零的（True）还是基于一的（False）。如果列索引是基于一的，则它们将转换为基于零的，以匹配Python/NumPy约定。如果设置为“自动”，则将应用启发式检查，以根据文件内容确定这一点。这两种文件都是“在野外”出现的，但不幸的是它们不是自我识别的。使用“自动”或“真”应该总是安全的

不过，你的观察似乎有些奇怪。如果使用

zero\u-based=False

转储，并使用

zero\u-based='auto'

加载，启发式应该能够检测正确的格式。 此外，如果检测到错误的格式，特征的数量也会发生变化，因此分类器会出错