Сравнение классификаторов случайных лесов OpenCV и Alglib

Ранее я использовал для своих данных классификатор случайных лесов Opencv. Но проблема с Opencv — апостериорные вероятности. Это только для двоичной классификации и не поддерживает более двух классов вероятностей (CvRTrees::predict_prob opencv функция). В то время как количество классов в моих данных равно 7. Но ALGLIB поддерживает более двух вероятностей (alglib::dfprocess). Я использовал эту функцию, чтобы получить вероятности для моих семи классов. Но проблема со мной сейчас в том, что результаты, полученные мной с помощью Alglib, намного хуже, чем у классификатора OPencv.

Кто-нибудь может сказать мне, как я могу решить мою проблему? Мне нужно получить прогноз вероятности для всех семи классов, которые я использую.