已验证65% 置信事实精确时间
概率校准是指将模型输出的预测分数转化为真实概率估计的后处理技术，常用方法包括 Platt Scaling 和 Isotonic Regression
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来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/20
首次发现
来源
相关事实
待验证阈值函数的有效性高度依赖底层模型输出概率的校准质量，模型校准指预测概率应真实反映事件发生的实际频率77% 相似待验证常见的后校准技术包括温度缩放（Temperature Scaling）、Platt Scaling 和等渗回归（Isotonic Regression），通过在独立验证集上拟合修正函数将原始输出重新映射为更可靠的概率估计而无需重新训练模型76% 相似待验证校准度（calibration）指模型给出的预测概率与实际发生频率的一致性，常用量化方式包括 Brier Score 和校准曲线76% 相似待验证大模型本质上是在对序列中下一个最可能出现的Token进行概率预测72% 相似
引用此条事实
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