对于CatBoost库中的一些对象（例如Python代码导出模型 – https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_catboostclassifier_save_model-docpage/），预测结果（https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_apply_catboost_model-docpage/）只会给出每条记录的所谓的原始分数（参数值称为”RawFormulaVal”）。其他API函数还允许预测结果为目标类的概率（https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-reference_catboostclassifier_predict-docpage/） – 参数值称为”Probability”。

我想知道

1. 这与概率（在二元分类的情况下）有何关系，
2. 是否可以使用Python API（https://tech.yandex.com/catboost/doc/dg/concepts/python-quickstart-docpage/）将其转换为概率？

回答：

CatBoost预测函数中类型为”RawFormulaVal”的原始分数是log-odds（https://en.wikipedia.org/wiki/Logit）。因此，如果我们应用函数”exp(score) / (1+ exp(score))”，我们将得到与使用类型为”Probability”的预测公式相同的结果，即概率。