如何将catboosts原始预测分数（RawFormulaVal）转换为概率？

Question

对于catboost库中的某些对象（比如python代码导出模型-https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_catboostclassifier_save_model-docpage/），预测（https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_apply_catboost_model-docpage/）只会给出一个所谓的每条记录的原始分数（参数值称为“RawFormulaVal”）。 其他API函数也允许预测的结果是目标类（https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_catboostclassifier_predict-docpage/）的概率-参数值称为“概率”。在

我想知道

1. 这是如何与概率（在二进制分类的情况下）和
2. 是否可以使用python API（https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-quickstart-docpage/）将其转换为这样一个类型？在

Answer 1

类型为“RawFormulaVal”的catboost预测函数的原始分数是对数概率（https://en.wikipedia.org/wiki/Logit）。 因此，如果我们应用函数“exp（score）/（1+exp（score））”，我们得到的概率就好像我们使用了“Probability”类型的预测公式。在