kalibreringsalgoritm

En kalibreringsalgoritm är en systematisk procedur som används för att justera eller korrigera ett mätsystem eller en modell så att dess utdata stämmer överens med kända standarder eller önskade resultat. Syftet är att minimera fel och säkerställa att systemet ger tillförlitliga och noggranna mätningar eller förutsägelser.

Inom mätteknik används kalibreringsalgoritmer för att bestämma och applicera korrektionsfaktorer till rådata som samlats in av instrument. Dessa algoritmer tar ofta hänsyn till faktorer som drift, icke-linjäritet, temperaturberoende eller andra systematiska felkällor. Genom att jämföra instrumentets avläsningar med en känd referensstandard kan algoritmen beräkna de justeringar som behövs.

Inom maskininlärning och dataanalys syftar kalibreringsalgoritmer till att justera sannolikhetsförutsägelser från en modell. Vissa modeller kan till exempel producera "självsäkra" förutsägelser som inte nödvändigtvis återspeglar den faktiska sannolikheten. Kalibreringsalgoritmer, som Platt-skalning eller isotonisk regression, modifierar modellens utdata för att bättre överensstämma med de observerade frekvenserna. Detta är särskilt viktigt i tillämpningar där sannolikhetsvärdena har en direkt tolkning, som i medicinsk diagnostik eller riskbedömning.

Valet av kalibreringsalgoritm beror på applikationen, datatypen och de specifika fel som ska åtgärdas. Ofta involverar processen insamling av data under kontrollerade förhållanden, tillämpning av algoritmen för att härleda korrektionsparametrar, och sedan validering av de kalibrerade resultaten.