Oct, 2023
二进制缩放是否能提高机器学习回归中预测不确定性的一致性和适应性？
Can bin-wise scaling improve consistency and adaptivity of prediction
uncertainty for machine learning regression ?
TL;DRBinwise Variance Scaling是一种用于机器学习回归问题的后期校准方法，通过改进的uncertainty-based binning和替代性损失函数以及基于输入特征(X)的分组方案，从而提供更高效的校准条件和改善预测不确定性，此外，作者还与isotonic regression进行了比较测试。