Прогноз доверия SVM OpenCV 3.0 возвращает 0

Я ищу способ получить уверенность в прогнозировании для мультиклассового прогнозирования с помощью opencv SVM. Что я нашел до сих пор:

//data is a cv::Mat containing the samples to be predicted in format (num_samples,dimension,CV_32F)
//SVM_classifier is a trained opencv SVM classifier
cv::Mat predLabels(data.rows,1,CV:32F);
cv::Mat predProb(data.rows,1,CV_32F);
predProb = SVM_classifier->predict(data,predLabels,cv::ml::StatModel::RAW_OUTPUT);

Выполняя этот код, я получаю довольно хорошие результаты прогнозирования (Fmeasure около 0,95), но predProb матрица содержит только «0» … Может кто-нибудь помочь мне получить правильные результаты? Является ли проблема, что у меня есть проблема мультикласса вместо двоичной проблемы?

Также в чем разница в использовании cv::ml::StatModel::RAW_OUTPUT вместо cv::ml::SVM::Flags::RAW_OUTPUT? Независимо от того, какой из них я использую, я получаю вектор, заполненный нулями в результате … Любая помощь приветствуется!