SVC 可以给出不同的结果吗？ [scikit-learn v0.14]

Question

我注意到，给定 SVC 相同的特征表（训练数据）和特征向量，我得到的 Predict_proba 输出结果不同。

这是 SVC 的预期行为还是我应该得到一致的结果？

Answer 1

我认为这是由于 libsvm 使用数据集随机折叠的交叉验证来校准概率造成的。在 sklearn 的最新版本（0.14.1+）中，将

random_state=0

作为构造函数参数传递应该可以修复 libsvm 内部使用的 PRNG 种子。如果它不能解决结果，请随时使用简约的复制脚本打开 github 问题。