Ang pagbibigay ng katiyakan sa mga klasipikasyon ng paningin ng computer ay mahalaga sa pag-unawa sa pagkamaaasahan ng mga prediksiyong modelo. Nakatutulong ito sa mga prosesong pagpapasiya-paggawa, lalo na sa mga kritikal na aplikasyon tulad ng autonomous na sasakyan at medikal na imaging. Ang artikulong ito ay tumutuklas ng mga karaniwang paraan na ginagamit upang sukatin ang mga antas ng pagtitiwala sa mga atas na klasipikasyon ng mga bagay.
Dumarami ang mga May Kakayahan
Ang pinakamalinaw na paraan upang makalkula ang pagtitiwala ay sa pamamagitan ng mga iskor sa pamamagitan ng mga modelo ng klasipikasyon. Ang mga iskor na ito ay nagpapahiwatig ng posibilidad na ang isang ibinigay na bagay ay kabilang sa isang espesipikong klase. ang mas mataas na halaga ng probabilidad ay nagpapahiwatig ng higit na pagtitiwala sa prediksiyon.
Mga Pamamaraan sa Pag - aalis ng Calibration
Ang mga pamamaraang alibrasyon ay nag-aangkop ng mga iskor na di-likas na probabilidad upang mas mas mabanaag ang mga tunay na probabilidad. mga pamamaraang tulad ng Platt scaling at isotonic regression ay ginagamit upang mapabuti ang pagkamaaasahan ng mga tantiya ng pagtitiwala, na ginagawa itong mas nabigyang kahulugan at mapagkakatiwalaan.
Di - tiyak na Estasyon
Bukod sa mga iskor, ang mga paraan ng pagtantiya na walang katiyakan ay naglalaan ng mas timbang na antas ng pagtitiwala.
Paggamit ng Pagtitiwala sa Gawain
Ang mga iskor sa pagtitiwala ay maaaring gamitin upang magtakda ng mga pasukan para sa pagtanggap o pagtanggi sa mga prediksiyon. halimbawa, ang mga prediksiyon na may pagtitiwalang mababa sa isang antas ay maaaring i-design para sa review ng tao o higit pang pagsusuri.Ito ay nagpapabuti sa kabuuang istruktura ng mga sistema ng paningin ng kompyuter.