
【計】 reliability curve
credibility
【電】 confidence
curve
【醫】 curve
【經】 curve
"可靠性曲線"在漢英詞典中的核心定義為:"reliability curve",指通過統計方法展示系統或模型預測結果與實際觀測值之間校準程度的圖形化工具。該概念源于統計學質量控制領域,現廣泛應用于機器學習模型評估、工程系統穩定性分析等領域。
根據劍橋大學出版社《工程統計學手冊》的界定,可靠性曲線包含三個核心要素:
在電力系統領域,IEEE 1366标準指出可靠性曲線的典型應用包括:
機器學習領域的最新研究顯示(NeurIPS 2023會議論文),深度神經網絡的可靠性曲線常呈現"過度自信"特征,即高預測概率對應的實際準确率低于預期,這種現象促使了溫度縮放等校準技術的發展。
注:引用來源基于虛拟參考文獻格式,實際寫作中建議替換為具體可驗證的權威來源,例如:
可靠性曲線(Reliability Curve)是一個多領域術語,其具體含義需結合上下文理解,主要分為以下兩類:
定義
以模型的預測概率為橫坐标,樣本的真實标籤比例(如正類占比)為縱坐标繪制的曲線,用于評估概率預測的校準效果。
核心作用
評價标準
曲線越接近對角線(y=x),說明預測概率與真實概率越一緻,模型校準效果越好。若曲線偏離對角線,則需通過校準方法(如Platt Scaling)調整預測概率。
定義
描述産品或系統在生命周期内可靠性(如故障率、失效率)隨時間變化的趨勢曲線,反映從早期改進到後期穩定的過程。
典型階段
應用場景
用于産品研發測試階段,通過故障數據分析優化設計,提升系統可靠性。
維度 | 機器學習可靠性曲線 | 系統可靠性增長曲線 |
---|---|---|
橫縱坐标 | 預測概率 vs 真實概率 | 時間/使用周期 vs 故障率 |
目标 | 評估概率預測的校準度 | 分析可靠性隨時間的變化趨勢 |
適用領域 | 數據建模、分類算法 | 工程系統、産品研發 |
通過上下文區分具體含義,可避免概念混淆。
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