Classifier Calibration

La calibration d'un classifieur consiste en l'ajustement des probabilités de sortie d'un modèle de classification pour qu'elles correspondent aux vraies probabilités de justesse. Une estimation précise des probabilités est essentielle pour améliorer la fiabilité et la qualité de prise de décision des modèles dans des applications telles que la vision par ordinateur. L'Erreur de Calibration Attendue (ECE) et l'Erreur de Calibration Maximale (MCE) sont des métriques de calibration couramment utilisées, et leur optimisation peut améliorer efficacement la calibration de confiance du modèle, renforçant ainsi sa valeur pratique dans des scénarios réels.