严同学回答（1）
最佳
Michael2025-07-12 20:35:46
Michael同学你好，model specification error表示的是模型在假设中的错误，这个题目中的B和C比较容易理解，都是假设（assuming）中的问题，然后A选项其实是遗漏重要变量偏差（也是违背回归模型假设的常见情况）。
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那calibration error除了D选项说的还有什么？可以举几个例子吗？
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同学你好，首先要说明校准误差这个并不在考试大纲的学习要求中，因为这个部分涉及到一些机器学习的内容，已经放在了一级数量的考试大纲里面了。下面我简要解释一下。
首先，校准误差的本质是模型预测的概率（如“80%可能性上涨”）与实际发生的频率不一致。在D选项里面，模型校准依赖于训练/验证数据的分布。若数据时间段选择不当（如忽略经济周期、政策变化、突发事件），会导致数据分布失真，也就是样本无法代表模型应用时的真实世界分布（如用牛市数据训练，预测熊市），以及概率估计失效，模型基于历史错误分布预测的概率，无法反映未来实际发生频率。
其次，类似的案例还有很多，我举一些例子
(1) 模型结构导致的系统性偏差
问题：模型本身无法捕捉概率的真实分布规律。比如神经网络模型因过度简化或过拟合，倾向于输出接近0或1的极端概率（也就是非黑即白），导致过度自信。
(2) 类别不平衡（Class Imbalance），这个也是出现最多的
问题：训练数据中少数类样本过少，模型对少数类预测概率失真。
(3) 未校正的模型输出
问题：分类模型（如决策树、SVM）的原始输出并非真实概率，直接使用会导致误差。
(4)数据污染
问题：验证/测试数据被泄露到训练中，或与训练数据重叠。最常见的就是使用“未来数据”，如在时间序列预测中，用“未来数据”验证模型，导致模型在测试集过度自信。
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