模型置信度英文解释翻译、模型置信度的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 model confidence

分词翻译：

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

置信度的英语翻译：

【计】 confidence level

专业解析

模型置信度（Model Confidence）指机器学习模型对预测结果的确定性量化指标，通常以概率值形式呈现。在分类任务中，该数值通过Softmax函数等归一化方法生成，反映模型对预测类别的确信程度。其计算方式可分为频率学派的最大似然估计和贝叶斯学派的概率分布推断，后者通过引入先验概率能更准确反映不确定性。

在自动驾驶和医疗诊断领域，高置信度预测是系统安全的核心指标。例如，当模型置信度低于预设阈值时，自动驾驶系统会将决策权移交人工处理。影响置信度的关键因素包括训练数据质量、模型复杂度及样本分布偏移，相关研究通过损失函数加权和集成学习提升置信度可靠性。

参考来源

网络扩展解释

模型置信度是机器学习中用于衡量模型对预测结果可信程度的核心指标，其具体含义和应用场景如下：

一、基本定义

模型置信度指模型对其预测结果的确定性量化评估，通常表现为概率值或百分比。例如，分类任务中若模型预测某样本为“猫”的置信度为95%，表示模型认为该结果有极高可靠性。

二、主要类型

分类模型置信度
- 通过softmax等函数输出类别概率分布，最高概率值即为预测类别的置信度（如90%置信度表示模型认为该类别最可能正确）
目标检测置信度
- 包含两部分评估：①目标存在的概率（如YOLO系列中边界框内存在物体的概率）；②边界框位置准确性的综合评分

三、应用场景

结果过滤：设置阈值过滤低置信度预测（如医疗诊断中只采纳>90%的预测结果）
模型评估：通过置信度分布分析模型在不同类别上的可靠性差异
多模型融合：将多个模型的置信度加权后进行最终决策

四、注意事项

与统计学置信区间的区别：模型置信度反映单一预测的可信度，而统计学中的置信区间描述参数估计范围的可信程度
置信度局限性：高置信度不代表绝对正确，需结合召回率等指标综合评估模型性能

需要特别说明，在目标检测等任务中，置信度可能融合了目标存在概率和定位精度双重评估（如YOLO系列将两者相乘作为最终置信度）。提升模型置信度的方法包括提高数据质量、优化损失函数（如Focal Loss）、采用校准技术等。