AI用語集
人工知能の完全辞典
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用語
用語
期待キャリブレーション誤差 (ECE)
信頼度区間に予測を分割し、信頼度と精度の差を測定して平均キャリブレーション誤差を計算する重み付けメトリクス。
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最大キャリブレーション誤差 (MCE)
すべての信頼度区間の中で信頼度と精度の不一致の最悪のケースを特定するメトリクス。極端なリスクを評価するのに有用。
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信頼性ダイアグラム
モデルのキャリブレーションを視覚的に評価するために、予測確率（信頼度）と経験的頻度（精度）を比較するグラフによる可視化。
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ヒストグラムビニング
予測スコアを区間に離散化し、各スコアを対応するクラスの経験的頻度に置き換えるキャリブレーション手法。
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ベータキャリブレーション
生スコアとキャリブレーションされた確率の関係をモデル化するためにベータ回帰関数を使用するパラメトリック手法。二値予測に適している。
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ディリクレキャリブレーション
ベータキャリブレーションの多クラス拡張。ディリクレ分布を使用して、相互依存性を持つすべてのクラスを同時にキャリブレーションする。
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ロジスティックキャリブレーション
Plattスケーリングを特殊な場合として含む、ロジスティック回帰に基づいて予測確率を調整するパラメトリック手法のファミリー。
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クラスごとのキャリブレーション
すべてのクラスを同時に考慮するグローバルキャリブレーションとは対照的に、多クラス問題の各クラスに対して個別に実行されるキャリブレーション。
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トップラベル較正
最も高い確率を持つ予測に特化した較正。特に最高の予測のみが使用されるシステムで重要です。
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事後較正
入力特性を知っている場合の真の条件付き分布と一致するように事後確率を調整するプロセス。
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適応較正
変化するデータ分布に動的に適応し、継続的に較正パラメータを再調整する較正方法。
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多クラス較正
バイナリ較正技術を多クラス問題に拡張したもので、複数のクラスにわたる確率分布の同時較正が必要です。
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