** Bootstrap置信区间和GEV拟合pdf ** 1. 置信区间 置信区间是总体参数估计的一个界限,用于量化估计的不确定性。另外,置信区间是一个范围的可能性。 真正的模型性能可能在这个范围之外。 1.1 分类精度的置信区间 如果给定输入数据,预测它们的标签,通常用分类准确率(accuracy)或分类误差(Error,与准确率相反)来描述分类预测模型的性能,分类准确率或分类误差是一个比例,别名:伯努利审判(Bernoulli trial)。eg: 董某人用Wrf模式模拟了10次兰州沙尘过程,但是只有7次模拟成功,那么模型的分类准确率为70%。分类误差区间半径计算公式:interval