我正在学习分类器概率校准，并使用 Platt 缩放和等渗回归校准了一个弹性网络模型。正如您在所附图像中看到的那样，与等渗回归（顶部）相比，普拉特缩放（底部）更好地逼近对角线，但是我注意到我在预测概率 <0.4 的任何预测中丢失了信息，我已经看到这种情况发生在未校准的图中也是如此。因此我想知道我应该使用哪种校准方法。此外，通常模型/数据会导致曲线像这样被切割，在建模过程中我可以做些什么来解决这个问题？

非常感谢！

更新：每条建议都包含一个未校准概率图，用于比较目的。