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ml-calibration-用于模型校准和可靠性分析的工具

ml-calibration是一个用于测量校准和绘制可靠性图表的工具包,提供了可视化方法来评估模型的校准程度,并生成可靠性图表以帮助分析模型的可靠性。该工具包支持多种校准方法的比较...

ml-calibration是一个用于测量校准和绘制可靠性图表的工具包,提供了可视化方法来评估模型的校准程度,并生成可靠性图表以帮助分析模型的可靠性。该工具包支持多种校准方法的比较,易于集成到现有的机器学习工作流中。
ml-calibration的特点:
1. 提供模型校准的测量工具
2. 生成可靠性图表以可视化模型的可靠性
3. 支持多种校准方法的比较
4. 易于集成到现有的机器学习工作流中

ml-calibration的功能:
1. 使用 relplot 绘制模型的可靠性图
2. 评估不同模型的校准性能
3. 生成校准报告以供进一步分析
4. 与其他机器学习库结合使用以增强模型评估

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