待验证50% 置信事实精确时间
适当评分规则的期望值只有在模型陈述的概率与真实似然一致时才被最大化
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/28
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证严格正确评分规则的核心性质是当且仅当预测者报告真实相信的概率时期望得分最大，常见例子包括对数似然损失和Brier分数78% 相似待验证基于模型自身输出置信度（token概率/熵）的判断几乎不增加额外显存开销74% 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73% 相似待验证阈值函数的有效性高度依赖于底层模型输出概率的校准质量72% 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70% 相似
引用此条事实
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