置信度感知的多字段模型校准

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种自信度感知的多字段校准方法，根据样本统计得到的自信度水平自适应调整校准强度，并利用多个特征字段进行联合模型校准，以减轻单一字段的数据稀疏效应，从而提升广告表现并降低预测误差。

该研究提出了一种新的置信度校准指标MacroCE和校准方法ConsCal，能更好地捕捉模型预测的信心情况，并提供了更有效的校准方法。

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