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悠悠楠杉

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2025-07-23

使用Bootstrap方法评估模型校准度的完整指南
使用Bootstrap方法评估模型校准度的完整指南
一、什么是模型校准度？模型校准度（Calibration）反映预测概率与实际发生概率的一致性。例如，当模型预测某事件概率为70%时，若实际发生频率确实接近70%，则说明模型校准良好。在医疗诊断、金融风控等领域，校准度差的模型可能导致严重决策错误。二、为什么选择Bootstrap方法？传统评估方法（如Hosmer-Lemeshow检验）存在分组主观、小样本失效等问题。Bootstrap通过有放回重抽样构建多个数据集，能够： - 估计校准曲线的置信区间 - 不依赖正态分布假设 - 适用于小样本场景三、Bootstrap评估校准度全流程步骤1：准备基础数据假设已有包含预测概率y_pred和真实标签y_true的数据集：python import numpy as np y_true = np.array([0, 1, 0, 1, 1, 0]) y_pred = np.array([0.2, 0.7, 0.3, 0.8, 0.6, 0.1])步骤2：定义校准度指标常用指标包括： - Brier Score：均方预测误差 python def brier_score(y_true,...
2025年07月23日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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