Probability calibration
https://scikit-learn.org/stable/modules/calibration.html
在执行分类时，您通常不仅希望预测类标签，而且还希望获得相应标签的概率。这个概率让你对预测更有信心。有些模型对类概率的估计很差，有些甚至不支持概率预测(例如，SGDClassifier的一些实例)。校准模块允许您更好地校准给定模型的概率，或添加对概率预测的支持。
经过良好校准的分类器是概率分类器，对于这种分类器，predict_proba方法的输出可以直接解释为置信水平。例如，一个校准良好的(二元)分类器应该对样本进行分类，在它给出的predict_proba值接近0.8的样本，大约有80%（的置信度）实际上属于阳性类别。
数值在0与1之间不代表它就是概率！当预测的概率反映了真实情况的潜在概率时，这些预测概率被称为“已校准”。