待验证50% 置信事实精确时间

AURC（Area Under Risk-Coverage Curve）是衡量选择性预测质量的指标，曲线下面积越小说明模型越能把高风险样本排在拒答区域。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/30

首次发现

来源

可观测性对齐的掩码预训练：提升VRU运动预测可靠性

涉及实体

相关事实

待验证AUC-PR（PR曲线下面积）常作为不平衡数据集上的模型评估指标75% 相似待验证AUC（Area Under Curve）是衡量分类模型好坏最常用的指标之一75% 相似待验证当正负样本比例极端时，PR曲线下的面积（AUPRC）往往比AUC更能揭示真实性能72% 相似已验证在极度不平衡数据集中（阳性率低于5%），PR曲线下面积（AP）往往比AUC更能反映模型对少数类的检测能力69% 相似待验证AUC是二分类模型的综合评估指标，值域0.5到1.0，不受样本类别不平衡影响；临床预测中AUC 0.7~0.8有一定参考价值，0.8~0.9为良好，0.9以上为优秀68% 相似

引用此条事实

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