Svm 为什么标签二值化会降低我的准确性？

我有三个类数据，我使用

LinearSCV（）

进行分类。 问题是当我使用下面的代码并直接向y输入0,1,2作为我的三个类时；平均准确率为85%

lbl = LabelEncoder()
y = lbl.fit_transform(y)
clf = LinearSVC(multi_class='ovr')
score = cross_val_score(clf, X, y, cv = 10)
print(np.mean(score))

但是当我使用

y=label_binarize（y，class=[0,1,2]）

并使用下面的代码时，我的准确率下降了75%左右

y = label_binarize(y, classes=[0, 1, 2])     
clf = OneVsRestClassifier(LinearSVC())
score = cross_val_score(clf, X, y, cv=10)
print(np.mean(score))

这两种方法似乎是相同的，因为它们都使用

OneVsRest

和

LinearSCV（）

，但我不知道为什么它们会导致不同的精度。你认为二值化可能是原因吗？ 我真的很感谢你的帮助