校準與恰當評分規則

從資料中進行推斷、估計和決策

一個分類器給出的往往不只是一個標簽。問它一封郵件是垃圾郵件的可能性有多大，它可能回答 0.8。這個數字應該意味著一件你可以檢驗的事情：在被模型評為接近 0.8 的許多郵件當中，大約 80% 應該真的是垃圾郵件。當預測機率和觀測頻率能像這樣吻合時，這個模型就是校準良好的。

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