待验证50% 置信基准精确时间

在训练样本上，汉字分类模型的宏平均AUC达到0.97，Cohen's κ为0.81。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/19

首次发现

来源

中文姓名性别推断新突破：汉字模型超越拼音方案

涉及实体

汉字分类模型model 宏平均AUCconcept Cohen's κconcept

相关事实

待验证在训练样本上，汉字回归模型的RMSE为0.09，R²为0.85。78% 相似待验证在该数据集上，直方图梯度提升模型达到 ROC-AUC 0.691（95% CI 0.683–0.700），训练成本约 10 秒。71% 相似待验证在该心脏病预测实验中，逻辑回归模型的AUC达到0.8967% 相似待验证使用每个状态的行为特征进行失败预测，在留出集上AUROC最高达到0.9467% 相似待验证跨模型验证的研究显示，盲点检测的 AUROC 为 0.70，而同模型自检只有 0.59。66% 相似

引用此条事实

Stable URI

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