Я оцениваю Случайный классификатор леса с помощью пакета Sklearn и извлекаю вероятности с помощью метода предсказания_порба.Кроме того, я масштабирую вероятности с помощью метода CalibratedClassifierCV.Теперь у меня следующий вопрос:
Я получаю много вероятностей меньше 0,5, которые классифицируются правильно, например, вероятность 0,3 обычно означает, что случайный лес предсказывает класс правильно.
Почему это так?Есть ли параметр для настройки, чтобы мои вероятности правильно масштабировались?Я пробовал много параметров CV в самой RF, но ничего не работает.Я хотел бы иметь вероятности выше 0,5 для тех классов, которые правильно классифицированы (очевидно).