قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
خطأ المعايرة المتوقع (ECE)
مقياس كمي يقيم معايرة النموذج من خلال حساب الفرق المتوسط الموزون بين الثقة المتوقعة والدقة الملاحظة على فترات الثقة المنفصلة.
خطأ المعايرة الأقصى (MCE)
مقياس معايرة يحدد الانحراف الأقصى بين الثقة والدقة على جميع فترات الثقة، مفيد لاكتشاف أسوأ حالات سوء المعايرة.
خطأ المعايرة التكيفي (ACE)
متغير من ECE يستخدم فترات ثقة تكيفية مع عدد متساوٍ من العينات لكل حاوية، مما يقلل التباين وتأثير عدد الحاويات على القياس.
خطأ المعايرة الثابت (SCE)
مقياس معايرة يقيم المعايرة المتوسطة على جميع الحاويات دون ترجيح بتوزيع التنبؤات، ويعطي وزناً متساوياً لجميع فترات الثقة.
المعايرة الأصلية
معايرة يتم الحصول عليها مباشرة أثناء تدريب النموذج بفضل تقنيات مثل تنعيم التسميات أو وظائف الخسارة المحددة، دون الحاجة إلى خطوة معايرة منفصلة.
رسم بياني للثقة
توزيع ترددات التنبؤات المنظمة حسب فترات الثقة، يستخدم لتحليل سلوك النموذج وتحديد مناطق سوء المعايرة.
استراتيجية التقسيم
طريقة تقسيم مساحة الثقة إلى فترات منفصلة لحساب مقاييس المعايرة، تؤثر على دقة واستقرار تقديرات الخطأ.