保護された確率分類ライブラリ

本論文では、データセットシフト下での確率分類器のキャリブレーションに特化した新しいPythonパッケージを紹介します。メソッドは二値および多クラス設定で実証され、既存の事後キャリブレーション手法と比較してその効果が測定されています。実証的結果は有望であり、我々の技術がトレーニングセットとテストセット間で根本的なデータ分布が変化するバッチおよびオンライン学習の分類問題のさまざまな設定で役立つ可能性を示唆しています。