分类错误校正过程英文解释翻译、分类错误校正过程的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 sort error recovery procedure

分词翻译：

分类的英语翻译：

sort; class; classify; assort; divide; label; staple; system
【计】 categories; categorization; category
【化】 classification
【医】 classifieation; grouping; systematization; systematize; typing
【经】 classification; classifying; group; sort

错误校正过程的英语翻译：

【计】 error correcting procedure

专业解析

在汉英词典框架下，"分类错误校正过程"（Classification Error Correction Process）指针对分类系统或算法产生的错误结果进行系统性识别、分析与修正的技术流程。其核心是通过数据验证与算法优化，提升分类模型的准确性和可靠性。该过程通常包含以下四个阶段：

错误识别与标注
基于混淆矩阵（Confusion Matrix）和ROC曲线（AUC值）等工具，检测分类结果中假阳性（False Positive）与假阴性（False Negative）样本。该步骤常引用NIST数据质量评估标准作为基准（National Institute of Standards and Technology, 2023）。
错误溯源分析
采用特征重要性排序（Feature Importance Ranking）和局部可解释模型（LIME）追溯错误成因，例如训练数据偏差或特征工程缺陷。此方法在《Pattern Recognition and Machine Learning》（Bishop, 2006）中有系统论述。
校正策略实施
包括数据层面的过采样（SMOTE算法）与欠采样、模型层面的集成学习（Ensemble Learning）或阈值调整（Threshold Moving）。IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 的多项研究证实，集成校正策略可使分类准确率提升8-15%。
验证与部署监控
通过交叉验证（K-Fold Cross Validation）和在线学习（Online Learning）实现动态优化。Google AI团队在2024年发布的分类系统白皮书中，特别强调了实时监控对错误率控制的必要性。

网络扩展解释

分类错误校正过程是指在分类任务（如机器学习、数据分类等场景）中，识别并修正模型或系统产生的错误分类结果的系统性流程。其核心目的是提升分类准确性和可靠性，通常包含以下关键步骤：

错误检测
- 通过混淆矩阵、评估指标（如精确率、召回率、F1值）或人工抽样，识别被错误分类的样本。例如，模型可能将“猫”误判为“狗”。
错误归因分析
- 确定错误根源：可能是数据不平衡（如某类别样本过少）、特征噪声、模型过拟合/欠拟合，或分类阈值设置不合理。
校正策略实施
- 数据层面：增强数据（如过采样少数类、清洗噪声标签）。
- 模型层面：调整超参数、采用集成学习（如Bagging/Boosting）、引入迁移学习。
- 后处理层面：校准概率输出（如Platt Scaling）、人工规则修正（如特定特征组合强制归类到某类）。
验证与迭代
- 使用交叉验证或新测试集评估校正效果，若未达标则重复上述步骤。例如，校正后模型在测试集上的准确率从85%提升至92%。

该过程需结合具体场景动态调整。例如，医疗诊断需更高召回率（减少漏诊），可通过降低阳性类别的分类阈值实现；而垃圾邮件过滤则侧重精确率（避免误判正常邮件），需提高判定阈值。