机器学习置信度机制研究综述_蒋方纯

资 源 简 介

机器学习置信度机制研究综述_蒋方纯

详 情 说 明

机器学习置信度机制研究综述

机器学习模型在实际应用中，不仅需要给出预测结果，还需要提供预测的可靠性评估，这就是置信度机制的核心目标。本文将系统性地梳理该领域的研究脉络。

置信度机制主要解决模型不确定性问题，包括数据不确定性和模型不确定性两个维度。数据不确定性源于输入数据本身的噪声或歧义，而模型不确定性则反映模型对特定输入的认知局限。

当前主流技术路线可以分为三类：基于概率的方法通过输出概率分布来量化不确定性；基于集成学习的方法利用多模型投票差异评估置信度；基于距离的方法则通过样本与训练集的距离来判断预测可靠性。

置信度机制在医疗诊断、自动驾驶等高风险领域尤为重要，能有效识别模型预测的边界情况，为人工干预提供明确依据。最新研究趋势是将多种评估指标融合，构建更全面的置信度评估体系。

该领域仍面临基础理论薄弱、评估标准不统一等挑战，未来可能向自适应阈值调整、多模态不确定性融合等方向发展。