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检查预测概率准不准

关于「检查预测概率准不准」:能拿到什么、要点选什么、怎么办

传预测概率和真实标签,8 分钟拿到校准诊断报告和代码。上传预测概率和真实标签,AI生成校准诊断报告(含截距、斜率、分箱误差、布里尔分数)和Python代码。不代替人工复核,结果需责任人确认后使用。

能拿到什么

  • 推荐:排好版的校准诊断报告 PDF,附分箱偏差表和可靠性曲线图,以及可复跑的 Python 代码文件(A4 三页,含整体指标、分组对比表和一条可靠性曲线,异常箱标红),约 8 分钟
  • 旗舰:校准诊断报告 PDF、可靠性曲线和偏差图、分箱偏差明细 Excel、可复跑 Python 代码、异常样本清单和复核建议

要你点选的几项

上传预测数据、要分析哪类群体、怎么分箱、报告要多细、要包含哪些内容、代码用什么、补充说明(选填)、我确认对数据有使用权限,结果须由本人或负责人复核后使用。多数点一下就行,没选的按常见情况替你定,交付时说清哪几项是按默认的。

怎么办

  1. 传预测概率、真实标签和分组字段
  2. 选分箱方式和要包含的内容
  3. 看报告和代码,人工复核

别人还这样说

  • 我有一堆模型预测结果和真实标签,帮我算下校准误差并出个报告。
  • 帮我分析这批数据的可靠性曲线,生成一份技术审计报告。
直接说你要办的事。下面是别人怎么办的,点任何一项就换成你自己的。左边是别人怎么办的,右边是你的,点一项就开始改。
示范 · 别人这样说

「检查这个分类模型的概率准不准,给我代码和可视化图表。」

替他选了:等频5箱 · 只看总分+偏差图 · 布里尔分数、校准斜率/截距、各箱偏差值 · Python(sklearn)

按示范选好的 点一项就变成你的

你的成品会在这里出现
示例成品 · 不是你的按示范写的,看个样子
【校准诊断报告】 一、整体校准性 • 布里尔分数:0.182(越小越好,基准0.25) • 校准回归:y = 0.92 × pred + 0.03(理想为斜率=1,截距=0) 二、按人群分组表现 | 群体 | 样本量 | 平均预测 | 实际坏率 | 校准偏差 | |------|--------|----------|----------|----------| | 25岁以下 | 1,247 | 0.142 | 0.168 | +0.026 | | 45岁以上 | 893 | 0.081 | 0.053 | -0.028 |

GPT中文 也可能出错,成品请自己核对关键数字和事实。条款 · 隐私