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一致性和适应性是机器学习回归任务中基于方差的不确定性量化度量验证的互补目标
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了机器学习回归任务在材料科学和化学科学中的应用，重点强调了一致性和适应性的重要性，并提出了一种验证方法。通过一个例子进行了验证。
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关键要点
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机器学习回归任务在材料科学和化学科学中的应用日益重要。
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不确定性量化（UQ）是可靠的机器学习回归任务的关键。
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一致性和适应性是互补的验证目标。
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良好的一致性并不意味着良好的适应性。
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文章提出了一种验证方法，并通过一个例子进行了验证。
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