堆叠混淆拒绝图(SCORE)

机器学习越来越多地应用于健康和驾驶辅助等关键应用领域。为最小化错误决策的风险，在此类应用中需要考虑分类的确定性以拒绝不确定的样本。拒绝曲线是一种成熟的工具，它可视化了拒绝样本数量与分类性能指标之间的权衡。我们认为常见的拒绝曲线过于抽象，非专家难以解释。我们提出了堆叠混淆拒绝图(SCORE)，它提供了对所用数据和分类器行为更直观的理解。我们在人工高斯数据上展示了示例图，以记录SCORE的不同选项，并将代码作为Python包提供。