1.再提逻辑回归
前面已经讲过了逻辑回归，这里不再细讲，只是简单的说一个函数，主要是方便大家更好的理解概率校准。
在逻辑回归中，用的最多的就是sigmod函数，这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间，用来估计概率。图像大致为：
基本上是以0.5分界，0.5以上为1，0.5以下为0。但是这个分界值可以自己设定。
2.分类函数的原理
在进行分类时，基本上和逻辑回归的原理一样，计算出某个数据属于各分类的概率，然后取概率最大的那个作为最终的分类标签。
但是假设我们考虑这样的一种情况：在二分类中，属于类别0的概率为0.，属于类别1的概率为0.。假若按照0.5作为判别标准，那么毋庸置疑应该划分到类别0里面，但是这个真正的分类却应该是1。如果我们不再做其他处理，那么这个就属于错误分类，降低了算法的准确性。
如果在不改变整体算法的情况下，我们是否能够做一些补救呢？或者说验证下当前算法已经是最优的了呢？
这个时候就用到了概率校准。
3.Brier分数
在说概率校准前，先说下Brier分数，因为它是衡量概率校准的一个参数。
简单来说，Brier分数可以被认为是对一组概率预测的“校准”的量度，或者称为“ 成本函数 ”，这一组概率对应的情况必须互斥，并且概率之和必须为1.
Brier分数对于一组预测值越低，预测校准越好。
其求解公式如下：(此公式只适合二分类情况，还有原始定义公式)
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