我使用时包如何randomForest估计类概率predict(model, data, type = "prob")？

我使用参数来ranger训练随机森林probability = T来预测概率。ranger在文档中说：

像 Malley 等人一样种植概率森林。（2012）。

我模拟了一些数据并尝试了两个包并获得了非常不同的结果（见下面的代码）

所以我知道它使用不同的技术（然后是游侠）来估计概率。但是哪一个？

simulate_data <- function(n){
  X <- data.frame(matrix(runif(n*10), ncol = 10))
  Y <- data.frame(Y = rbinom(n, size = 1, prob = apply(X, 1, sum) %>%
                               pnorm(mean = 5)
                             ) %>% 
                    as.factor()

  ) 
  dplyr::bind_cols(X, Y)
}

treino <- simulate_data(10000)
teste <- simulate_data(10000)

library(ranger)
modelo_ranger <- ranger(Y ~., data = treino, 
                                num.trees = 100, 
                                mtry = floor(sqrt(10)), 
                                write.forest = T, 
                                min.node.size = 100, 
                                probability = T
                                )

modelo_randomForest <- randomForest(Y ~., data = treino,
                                    ntree = 100, 
                                    mtry = floor(sqrt(10)),
                                    nodesize = 100
                                    )

pred_ranger <- predict(modelo_ranger, teste)$predictions[,1]
pred_randomForest <- predict(modelo_randomForest, teste, type = "prob")[,2]
prob_real <- apply(teste[,1:10], 1, sum) %>% pnorm(mean = 5)

data.frame(prob_real, pred_ranger, pred_randomForest) %>%
  tidyr::gather(pacote, prob, -prob_real) %>%
  ggplot(aes(x = prob, y = prob_real)) + geom_point(size = 0.1) + facet_wrap(~pacote)