Calibration pour la prédiction de liens

La calibration pour la prédiction de liens désigne le processus d’ajustement des probabilités de sortie d’un modèle de prédiction dans des données structurées en graphe, afin qu’elles reflètent plus précisément la vraie probabilité d’existence d’un lien. Cette méthode vise à améliorer la fiabilité des prédictions du modèle, en s’assurant que la distribution de probabilité des résultats de prédiction est conforme à la réalité. Elle joue donc un rôle crucial dans des domaines tels que les systèmes de recommandation, l’analyse des réseaux sociaux et la bioinformatique, en augmentant la précision du soutien à la décision.