Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining
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机器学习和数据挖掘百科全书
DOI：
10.1007/978-1-4899-7502-7_900-1
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Flach P
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Flach P
校准的评估需要大量的样品来做出声明。然而，在这个玩具例子中，我们可以假设10%的差异是可以接受的，并且样本的数量是足够的。
The evaluation of calibration requires a large number of samples to make a statement. However, in this toy example we can assume that a 10\% discrepancy is acceptable, and that the number of samples is sufficient.