このレポートについて
『AI較正フレームワーク』は、確信度を現実に合わせるための後処理手法を一つの枠組みで比較し、用途別の選択指針として体系化した技術レポートです。温度スケーリング、Platt スケーリング、等張回帰、そして保証つき予測を与えるコンフォーマル予測を、前提・長所・限界の観点から並べて整理します。
収録内容
- 較正とは何か――確信度と的中率の一致を、信頼性ダイアグラムで読む。
- 温度スケーリング：単一パラメータで精度を変えずに確率の鋭さを調整する。
- Platt スケーリングと等張回帰：パラメトリックとノンパラメトリックの使い分け。
- コンフォーマル予測：誤り率を保証する予測集合の作り方と前提条件。
- 手法選択のフローチャートと、検証データの扱いに関する実装上の注意。
対象読者
モデルの確信度を較正して運用したい機械学習エンジニア・研究者を対象とします。数式は最小限にとどめ、実装判断に必要な直観と手順を優先しています。