我想使用 val.prob（rms 包，R）评估随机森林的校准。我使用它并获得输出没有问题，但我觉得结果可能不准确，因为我不相信随机森林（predict.randomForest，也在 R 中）输出的类成员概率是正确的预测概率用于校准。

我不相信在以下意义上这是校准的真实概率：我认为随机森林分数不等同于发生的事件（即 30% 的分数并不意味着你有 30% 的机会患上疾病） .

我的主要问题是：在尝试评估模型校准时，使用类成员概率的适当方法是什么？如果可以使用类成员概率，有哪些方法可以改进校准？