Klassifikatorkalibrierung

Die Klassifikator-Kalibrierung bezieht sich auf die Anpassung der Wahrscheinlichkeitschätzungen, die von einem Klassifikationsmodell ausgegeben werden, um die tatsächliche Richtigkeit der Vorhersagen zu reflektieren. Dieser Prozess ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit des Modells in praktischen Anwendungen sicherzustellen. Das primäre Ziel der Kalibrierung ist es, die Diskrepanz zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und den tatsächlichen Genauigkeitsraten zu reduzieren. Gängige Kalibrierungsmaße sind der erwartete Kalibrierungsfehler (ECE) und der maximale Kalibrierungsfehler (MCE). Eine effektive Kalibrierung ermöglicht dem Modell, verlässlichere und glaubwürdigere Entscheidungsunterstützung in verschiedenen Anwendungsszenarien zu bieten.