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类别平衡校准
一种校准策略，根据各类别的逆频率来加权它们的贡献，防止多数类别在校准估计中占主导地位。
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成本敏感校准
一种将错误分类成本直接整合到校准过程中的方法，根据与不平衡相关的特定业务影响来优化校准概率。
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焦点损失校准
一种结合焦点损失进行训练和特定后处理技术的校准方法，旨在保持对少数类别困难样本的校准。
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标签平滑校准
在训练过程中将硬标签正则化为更柔和分布的技术，通过减少过度自信来自然改善不平衡类别的校准。
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分布校准
传统校准的扩展，旨在不仅对齐边际预测，还对齐预测-标签的联合分布，对多类不平衡更具鲁棒性。
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阈值移动校准
在校准后动态调整各类别的决策阈值的技术，优化F1分数或AUC-PR等不平衡特定指标。
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