Add Expected Calibration Error metrics and derived

倉庫指標

Star

4,313 star (4,313 star)

PR 合併指標

平均合併 15天 11小時 (平均合併 15天 11小時)30 天內合併 17 個 PR (30 天內合併 17 個 PR)

描述

貢獻者指南

研究方向

實作預期校準誤差（ECE）及相關指標，參考 Baal 函式庫（https://github.com/ElementAI/baal/blob/master/src/baal/utils/metrics.py#L88）中的描述。實作應遵循 PyTorch Ignite 的指標 API 模式。考慮改寫 ignite/metrics 中現有的程式碼結構。主要任務是移植 ECE 計算，這涉及對信賴分數進行分箱並計算每個箱的準確率。檢查儲存庫中是否存在任何現有的校準相關工具。

技術棧

python

領域

machine learning

議題類型

功能

難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。

3

預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。

1-2 天

活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。

較久未更新

清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。

清晰

前置要求

PyTorch basicsCalibration metrics concepts

新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。

65