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Generative Forests

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  1. TOOL · CL_247772 ·

    新方法量化生成模型分类器的鲁棒性

    研究人员开发了一种新的通用方法来量化朴素贝叶斯分类器和生成森林所做预测的鲁棒性。该方法测量分类器的基础分布在预测发生变化之前可以改变多少，重点关注 ε-污染、总变差距离和卡方散度等扰动。研究表明，这些鲁棒性值可以作为预测可信度的指标，并与现有的可信度指标进行了比较。