Scikit-learn 0.15.2 — OneVsRestClassifier не работает из-за того, что недоступна Predict_proba

Я пытаюсь сделать классификацию onevsrest, как показано ниже:

classifier = Pipeline([('vectorizer', CountVectorizer()),('tfidf', TfidfTransformer()),('clf', OneVsRestClassifier(SVC(kernel='rbf')))])

classifier.fit(X_train, Y)

predicted = classifier.predict(X_test)

И я получаю сообщение об ошибке «predict_proba недоступен, когда вероятность = ложь». Я видел сообщение об ошибке, приведенной ниже: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/1946

И он был закрыт как исправленный, поэтому я убил scikit-learn на своем ПК с Windows и полностью повторно загрузил scikit-learn, чтобы иметь версию 0.15.2. Но я все еще получаю эту ошибку. Какие-либо предложения? Или я неправильно понял это, и я все еще не могу использовать SVC с OneVSRestClassifier, если я не укажу вероятность = истина?

ОБНОВЛЕНИЕ: просто чтобы уточнить, я пытаюсь на самом деле добиться классификации с несколькими метками, вот источник данных:

df = pd.read_csv(fileIn, header = 0, encoding='utf-8-sig')
rows = random.sample(df.index, int(len(df) * 0.9))

work = df.ix[rows]

work_test = df.drop(rows)

X_train = []

y_train = []

X_test = []

y_test = []
for i in work[[i for i in list(work.columns.values) if i.startswith('Change')]].values:
    X_train.append(','.join(i.T.tolist()))

X_train = np.array(X_train)

for i in work[[i for i in list(work.columns.values) if i.startswith('Corax')]].values:
    y_train.append(list(i))


for i in work_test[[i for i in list(work_test.columns.values) if i.startswith('Change')]].values:
    X_test.append(','.join(i.T.tolist()))

X_test = np.array(X_test)

for i in work_test[[i for i in list(work_test.columns.values) if i.startswith('Corax')]].values:
    y_test.append(list(i))


lb = preprocessing.MultiLabelBinarizer()

Y = lb.fit_transform(y_train)

И после этого я отправляю его в конвейер, упомянутый ранее