本研究提出了一种基于信息论的框架来测量预测不确定性，解决了缺乏共识的问题。通过分析模型与真实分布的接近程度，评估了一系列不确定性度量。结果表明，这些度量的有效性取决于具体情境。

本文提出了决策校准的新概念，通过重新校准算法使预测分布与真实分布无法区分。该算法在皮肤病和ImageNet分类等领域验证有效性。

本文提出了决策校准的新概念，通过重新校准算法使预测分布与真实分布无法区分。作者在皮肤病和ImageNet分类等领域验证了该算法的有效性。