基准ECE / Expected Calibration Error
期望校准误差
衡量AI模型校准质量的量化指标，通过汇总所有置信区间上预测置信度与实际命中率偏差的加权均值计算得出，值越接近0表示校准越好
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月16日
校准概率是统计学和机器学习的基础概念，常用衡量指标包括可靠性图（reliability diagram）和期望校准误差（ECE），常用后处理校准方法包括 Platt scaling、Isotonic regression 或 temperature scaling。
待验证50%
10月14日
系统提供的校准工具链包括期望校准误差（ECE）、Brier分数和温度缩放三种方法。
待验证50%
10月12日
期望校准误差（ECE）是衡量校准质量最常用的指标，通过将预测按置信度分桶计算置信度均值与实际准确率之差的加权平均得到
已验证80%
全部知识事实 (4)
已验证
期望校准误差（ECE）是衡量校准质量最常用的指标，通过将预测按置信度分桶计算置信度均值与实际准确率之差的加权平均得到
80%已验证常用的校准评估指标包括期望校准误差（ECE）和可靠性图（Reliability Diagram）
75%待验证校准概率是统计学和机器学习的基础概念，常用衡量指标包括可靠性图（reliability diagram）和期望校准误差（ECE），常用后处理校准方法包括 Platt scaling、Isotonic regression 或 temperature scaling。
50%待验证系统提供的校准工具链包括期望校准误差（ECE）、Brier分数和温度缩放三种方法。
50%