机器学习：概率校准

最新推荐文章于 2025-07-05 13:35:56 发布
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博客介绍了sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV，指出概率校准是对分类的补充，可用于优化或验证算法的最优性，还提及某博客对此解释得很好。

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sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV

概率校准是对分类的一个补充，优化算法或者验证算法的最优性。

这个博客上解释的非常好

ML：机器学习模型提效之监督学习中概率校准的简介、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-09 1255
​ ML：机器学习模型提效之监督学习中概率校准的简介、案例应用之详细攻略 目录 监督学习中概率校准的简介 监督学习中概率校准的案例应用 监督学习中概率校准的简介 监督学习中概率校准的概述 背景 分类器输出的概率通常不一定准确地反映真实的类别概率分布，导致在一些应用中出现问题。 以二元分类为例，如果使用逻辑回归进行分类，那么输出的是一个实数值，表示为正例的概率。然而，这个概率并不一定准确，因为它不一定与实际标签的概率匹配。 例如，在二元分类任务中，概率值为0.8的样本通常被认为比概率值为0.
机器学习12：分类 Classification
Jin_Kwok的博客
06-29 1900
分类（Classification）是一个有监督的学习过程，目标数据集（示例集）中具有的类别是已知的，分类过程需要做的就是把每一条记录归到对应的类别下。由于必须事先知道各个类别的信息，并且所有待分类的数据条目都默认有对应的类别，因此分类算法也有其局限性，当上述条件无法满足时，我们就需要尝试聚类（后面介绍）分析。在【机器学习11】中，笔者介绍了（Logistic Regression），它就是一种分类分析，它有正向类和负向类，即：y ∈ {0, 1}，其中 0 代表负向类，1 代表正向类。
概率校准
srping123的博客
07-12 763
概率校准 分类器输出的概率，通过校准可以达到更好的效果，常用于CTR和风控领域。 概率校准简介 模型校准-知乎 校准评估-reliability diagram、Logarithmic Loss、Brier score reliability diagram 根据模型的输出将样本分成10个桶，即预测为0至0.1的样本归为一个桶，预测为0.1至0.2的样本归为一个桶等等，以这10个桶作为横坐标；计算每个桶内的正样本占比作为纵坐标，以此绘制的曲线reliability diagram可用于评估。 relia
【Scikit-Learn 中文文档】概率校准 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
妳那伊抹微笑的专栏
11-23 1095
执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率预测的支持. 精确校准的分类器是概率分类器, 其可以将 predict_proba 方法的输出直接解释为 confidence level（置信度级别）. 例如，一个经过良好校准的（二元的）分类器应该对样本进行分类, 使得在给出一个接近 0.8 的 prediction_proba 值的样本中
概率校准 Probability Calibration
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11-23 1万+
对于二分类分类器，除了得到AUC评价指标，常还需要了解分类器预测概率的准确性。比如分类器预测某个样本属于正类的概率是0.8，那么就应当说明有80%的把握认为该样本属于正类，或者100个概率为0.8的里面有80个确实属于正类。根据这个关系，可以用测试数据得到Probability Calibration curves。 假设我们考虑这样的一种情况：在二分类中，属于类别0的概率为0.500001，属...
机器学习模型评估之校准曲线
06-20 2811
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金融数学与机器学习：异常检测在金融欺诈中的应用
最新发布
AI天才研究院
07-05 826
金融欺诈已成为全球金融体系面临的系统性风险，每年造成数千亿美元损失并侵蚀市场信任。本文构建了一个融合金融数学与机器学习的异常检测理论框架，系统阐述了从传统统计方法到深度神经网络的欺诈识别技术演进。通过第一性原理分析金融数据的独特特性，提出了"金融异常金字塔"模型，整合了点异常、上下文异常和集体异常检测方法。文章详细推导了风险量化与机器学习的理论连接，提供了从特征工程到模型解释的全流程技术方案，并通过实际案例展示了在信用卡欺诈、洗钱识别和内幕交易检测中的应用。
概率校准calibration_curve，用Isotonic regression，得出calibration_curve的好坏，用交叉熵检验，和方差，及使用朴素贝叶斯方法
weixin_42666153的博客
11-26 879
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超域的博客
04-19 320
从数据中提取知识，它是统计学，人工智能和计算机科学交叉的研究领域 ，也被称为预测分析。 监督学习 从输入输出对中进行学习的算法叫做监督学习算法。 将输入数据表征成计算机可以理解的形式，将数据想象成表格是合理的。 样本和特征 特征提取，特征工程 为什么选择python？ 既有通用编程语言的强大功能，也有特定领域脚本语言 scikit-learn 工具 依赖于两个包：Numpy和Scipy 在 sc...
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梯度下降法特征缩放：尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1 到1 之间 梯度下降法学习率：α=0.01，0.03，0.1，0.3，1，3，10 什么时候选择正规方程：需要计算，如果特征数量n较大则运算代价大，因为矩阵逆的计算时间复杂度为O()，通常来说当n小于10000 时还是可以接受的 导数近似值中的ε：对梯度的估计采用的方法是在代价函数上沿着切线的方向选择离两个非常近的点然后计算两个点的平...
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机器学习的模型校准
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04-03 3333
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人工智能强化学习汽车标定方案 汽车标定领域尤其是柴油车的排放标定，需要花费大量的测试时间和人力，测试成本比较高，非常拖延新车型的上市时间。 随着国六标准的实施，RDE测试也在不断提高要求。通过强化学习算法，构建机器学习模型，设定更严格的参数寻找更优的目标，在虚拟环境中推演RDE测试下的排放情况，提升标定效果，可以大幅度压缩实验室标定周期，降低标定成本。 核心技术——智能决策系统框架 接入环境交互数据（如：转鼓测试秒采数据）、业务指标、业务约束（目标和硬性要求），通过在不同参数下测试数据的学习，学得与
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机器学习模型的校准能力指的是模型的预测概率是否准确可靠，即如果模型预测某一事件发生的概率为 $p$，则该事件实际发生的频率也应该接近 $p$。校准良好的模型可以增强决策的可信度，尤其在风险敏感应用中（如医疗...
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