本研究提出了一种新的度量标准——不确定性比率 $C_ρ$，用于评估分类器预测的可靠性。该指标综合考虑了可信预测与不确定预测对分类性能的影响，实验结果表明其能够更全面地评估分类器的可靠性，从而提升模型在复杂环境中的可信度。

本研究提出了一个基于推理可靠性和预测可靠性评分的双通道评估框架，用于乳腺超声图像分类。通过改进的特征归因算法和不确定性量化，验证了该框架在临床数据集和公共数据集上的有效性和鲁棒性。