信頼区間
サンプル統計から導き出された一連の値で、未知の母集団パラメーターの値を含む可能性が高く、AIにおいて不確実性を表現するために使用されます。
モデルメトリクス（例えば、精度、平均誤差）に関する統計的不確実性を定量化します。点推定ではなく信頼区間を報告することで、モデルの信頼性に対するより現実的な見解をステークホルダーに提供し、リスクに基づいた意思決定をサポートします。ガバナンスポリシーは、生産に使用されるすべての主要パフォーマンス指標に対してCI報告を義務付けることがよくあります。
クレジットカード詐欺モデルは、クロスバリデーションに基づき、99.2% の精度と [98.5%、99.6%] の95% 信頼区間を報告しています。コンプライアンスチームは、その信頼区間を使用してリスクの閾値を設定し、判断が指標の不確実性を考慮に入れ、潜在的に楽観的なポイント推定に過度に依存しないようにします。
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