Unverified50% confidenceFactExact time
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
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50%
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9/18/2026
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Unverified贝叶斯最优分类器在0-1损失下等价于选择后验概率最大的类别，回归问题中条件期望在平方损失下是最优预测74% similarUnverifiedBrier评分通过计算预测概率与实际结果之差的平方来评估校准质量，分数越低代表预测越准确73% similarUnverified研究表明人类评估者在判断LLM输出的事实准确性时，正确率往往只有50%-70%71% similarUnverified精确性偏见指人们对包含精确数字的陈述倾向于赋予更高可信度，实验显示受试者对「41.3%」的可信度评分显著高于「大约40%」71% similarUnverified评估基准测试质量的关键指标是假阳性率和假阴性率，理想基准应将两者控制在较低水平70% similar
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