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Ahdritz et al.
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新研究推进机器学习中的概率校准
arXiv上的两篇新研究论文探讨了机器学习模型概率预测校准的进展。第一篇由Nicolò Felicioni撰写，介绍了一种通过向分类器输��添加噪声来估计二阶校准误差的方法，实现了O(log^{3/2}n/sqrt{n})的minimax率，并提供了一种事后重新校准程序。第二篇论文提出了一种新的递归标记策略，为顺序校准建立了显式的渐近界限O(T^{0.662942288})，改进了长期存在的O(T^{2/3})界限。
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新方法实现了二阶校准误差的最优速率
研究人员对二元分类中二阶校准误差的估计的 minimax 速率进行了表征，该误差衡量预测器的不确定性与标签概率方差的匹配程度。他们发现，使用特定的扰动核允许多项式回归达到 \(\tilde{O}(1/\sqrt{n})\) 的估计速率，这比现有方法有了显著改进。这项工作还为二阶 Platt 缩放提供了第一个有限样本保证，为任何高阶预测器的均值预测和认知方差估计提供了事后重新校准。