Calibrated Preference Learning: Der Fall der Label Ranking

arXiv:2605.30447v1 Ankündigungstyp: neu Zusammenfassung: Calibration, die Übereinstimmung von vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten mit wahren Ergebnis-Häufigkeiten, ist essentiell für zuverlässige Entscheidungsfindung. Während ausgiebig für Klassifikation und Regression untersucht, wurde Calibration nicht formal für probabilistische L