Recalibrating binary probabilistic classifiers

创建于 2025-07-21T09:18:52.784723+08:00 更新于 2025-07-21T09:24:07.865335+08:00

摘要

本文从分布转移视角分析二元概率分类器校准问题，提出并测试了基于协变量漂移后验漂移(CSPD)和基于ROC的准矩匹配(QMM)两种新型校准方法。通过例证显示，QMM方法在信用风险管理等领域的保守性评估中表现良好，能有效处理目标先验概率不同导致的校准问题 [page::0][page::11][page::13][page::14].

速读内容

深度阅读