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结果条件重校准实现关注事件校准概率预测

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2026年10月8日,arXiv Statistics Machine Learning 发布论文,提出结果条件重校准(outcome-conditional recalibration),一种后处理方法,用于在用户定义的结果空间区域上重校准概率预测。该方法将 Kuleshov 等(2018)的分位数重校准应用于条件预测分布,再重新缩放使预测事件概率匹配经验频率,生成在各关注区域内校准的有效且连续预测分布。

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Oct 8, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    通过结果条件重校准实现针对关注事件的校准概率预测

    论文提出结果条件重校准(outcome-conditional recalibration),一种后处理方法,用于在用户定义的结果空间区域上重校准概率预测。该方法将 Kuleshov 等(2018)的分位数重校准应用于条件预测分布,再重新缩放使预测事件概率匹配经验频率,生成在各关注区域内校准的有效且连续预测分布。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10(Oct 8)·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct8Oct8Oct8Oct8

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.