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何时选择放弃：基于似然比的最优选择性分类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究基于Neyman-Pearson引理重新设计了选择性分类的最优选择函数，提出的新方法显著提升了模型在协变量偏移场景下的性能。
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关键要点
- 本研究解决了选择性分类中的不确定预测问题。
- 通过Neyman-Pearson引理重新设计了最优选择函数。
- 提出了新的选择性分类方法。
- 基于似然比的选择方法在协变量偏移场景中显著提高模型性能。
- 提供了一种有效增强选择性分类的新机制。
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