待验证50% 置信事实精确时间
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
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/27
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证对同一测试用例执行多次调用统计成功比例得到通过率，比二元的通过/失败判断更能反映模型真实表现78% 相似待验证在类别不平衡场景下，模型可以通过一律预测多数类获得看似漂亮的准确率，这种现象被称为准确率悖论（Accuracy Paradox）75% 相似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75% 相似已验证精度(Accuracy)的计算公式为(TP+TN)/(P+N)，即模型预测正确的样本数占总样本数的比例74% 相似待验证模型校准（calibration）在统计学中定义为：若模型声称某答案有70%置信度，则大量此类声明中实际正确的比例应接近70%74% 相似
引用此条事实
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