為什麼大多數「AI預測」說法站不住腳
這是我在實踐中學到的教訓：任何人都可以聲稱70%的準確率。讓這個數字有意義則完全是另一回事。
我們信任的指標
準確率本身毫無意義
如果你只預測大熱門，你可以達到60%+的命中率，但提供零有用的洞察。這就是為什麼我們總是將準確率與校準度配對。
Brier分數：我們的主要指標
- 隨機猜測： 0.25
- 好模型： < 0.20
- 優秀模型： < 0.18
樣本量不可協商
任何少於500個預測的指標本質上都是噪音。
我們學會發現的危險信號
- 沒有歷史數據可用
- 可疑的高勝率 — 任何持續超過65%的幾乎肯定是精心挑選的
- 選擇性報告
- 沒有概率輸出
這對你意味著什麼
- 1那些數字背後的樣本量是多少？
- 2他們是否展示校準度？
- 3你能驗證歷史記錄嗎？
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