分类器校准

分类器校准是指调整分类模型输出的概率估计，使其能够准确反映预测结果的真实正确性。这一过程对于确保模型在实际应用中的可靠性和可解释性至关重要。分类器校准的主要目标是减少预测概率与实际正确率之间的偏差，常用的校准指标包括预期校准误差（ECE）和最大校准误差（MCE）。通过有效的校准，模型能够在多种应用场景中提供更加准确和可信的决策支持。