模型校准和机制校准的区别?

模型校准是调整模型参数使其输出更接近真实值，机制校准是设计规则确保系统行为符合预期目标。前者优化内部算法，后者规范外部流程。

区别

模型校准：通过数据训练和参数微调，让模型的预测结果更准确。比如调整神经网络中的权重，减少误差。校准过程依赖大量样本数据，计算复杂度较高，适合需要高精度的场景，如天气预报。校准后模型性能提升，但可能牺牲部分效率。

机制校准：制定规则或流程约束系统运行方式。比如设定交易系统的最大亏损额度，确保风险可控。校准过程注重逻辑设计，不依赖数据量，实施简单快速。适合需要明确边界的场景，如金融风控。校准后系统稳定性增强，但灵活性可能降低。