待验证50% 置信事实精确时间
IMA通常以模型两两之间标注结果的一致性比例或统计量（如Krippendorff's alpha）来度量。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/21
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在不平衡分类问题中，即使模型将所有样本都预测为多数类也能获得很高的准确率，因此需要转向精确率-召回率曲线、F1分数、Matthews相关系数或AUC-ROC等更具鉴别力的指标70% 相似待验证mAP 是在多个 IoU 阈值或多个类别上取平均的指标，更能反映模型在不同精度要求下的整体表现。69% 相似待验证精确率指模型判定为正例的样本中真正为正例的比例，召回率指所有真正正例中被模型成功识别的比例，两者通常呈反向关系68% 相似待验证置信度在AI系统中通常以0到1之间的概率值表示，反映模型对自身输出正确性的估计68% 相似部分验证模型校准指的是模型输出概率与其实际正确率相匹配的程度；一个校准良好的模型，若对某类问题给出的概率是0.8，则这类问题大约有80%确实答对。64% 相似
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