本文探讨了在安全关键应用中，如何通过重要性采样和多校准算法提高模型的校准效果，解决不确定性量化和群体公平性问题。研究表明，所提方法在多个数据集上显著提升了校准性能，降低了校准误差，并有效应对协变量转移。