置信度评估与校准

场景介绍： 评估模型预测结果的置信度，并进行校准，保证模型置信度与实际准确率一致，提高模型预测的可信度。

人员： 模型开发者，数据科学家； 机器： 模型服务器，数据分析服务器； 环境： 模型预测环境。

流程： 1. 模型预测； 2. 评估置信度； 3. 校准； 4. 结果展示。

风险： 模型置信度与实际准确率不一致，导致决策失误； 置信度评估方法不合理，无法准确反映模型性能； 校准方法不当，导致模型性能下降。

输出： 置信度评估报告，包括ECE、平均置信度等指标； 校准后的模型。