Python中的不确定性量化：贝叶斯模型与Dropout变分推断 大家好，今天我们来探讨一个非常重要的机器学习领域：不确定性量化（Uncertainty Quantification，UQ）。在许多实际应用中，仅仅获得模型的预测结果是不够的，我们还需要了解这些预测的可信度。例如，在医疗诊断中，模型预测疾病的可能性以及对预测的不确定性至关重要。 我们将重点关注两种常用的不确定性量化方法：贝叶斯模型和Dropout变分推断。我们将使用Python代码示例来深入了解这些方法。 为什么不确定性量化很重要？ 风险管理： 了解模型预测的不确定性有助于评估风险，并采取适当的预防措施。 决策支持： 在高风险决策场景中，不确定性量化可以帮助决策者做出更明智的选择。 模型改进： 分析模型不确定性的来源可以帮助我们识别模型的弱点，并进行针对性的改进。 可靠性保证： 在某些领域，如自动驾驶，提供预测的置信区间是保证系统安全的关键。 贝叶斯模型：概率的视角 贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理的统计建模方法。与传统的点估计不同，贝叶斯模型将模型参数视为概率分布，而不是固定值。这使得我们能够对模型参数的不确定性进行量化 …
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