second-order Platt scaling

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。