分類器のキャリブレーション

分類器のキャリブレーションとは、分類モデルが生成する確率推定値を調整し、予測の真の正解率を正確に反映させるプロセスです。このプロセスは、実際のアプリケーションにおいてモデルの信頼性と解釈可能性を確保するために重要です。分類器のキャリブレーションの主な目的は、予測確率と実際の精度率の間の乖離を減らすことです。一般的なキャリブレーション指標には、期待されるキャリブレーションエラー（ECE）と最大キャリブレーションエラー（MCE）があります。効果的なキャリブレーションにより、モデルはさまざまなアプリケーションシナリオでより正確で信頼性の高い意思決定支援を提供できます。