模型校准和机制校准的区别是什么?

模型校准和机制校准都是调整系统性能的方法，但侧重点不同。模型校准主要针对预测模型的输出，确保其概率或结果与实际一致；机制校准则更关注系统运行规则或流程的优化，确保各环节协同高效。前者偏重数据准确性，后者偏重流程合理性。

区别

模型校准：通过调整算法参数或数据分布，让模型的预测结果更接近真实情况。比如，天气预报模型会根据历史数据修正误差，使降雨概率预测更准确。校准过程依赖大量数据验证，目标单一，即提升预测可信度。常见应用场景包括风险评估、医学诊断等需要精确概率的领域。

机制校准：优化系统内部的运行规则或资源配置，确保流程高效且无冲突。比如，工厂生产线会调整工序顺序，减少等待时间，提高整体产出。校准涉及多个环节的协调，目标是提升系统效率或稳定性。常见应用场景包括交通调度、生产管理、资源分配等需要动态调整的复杂系统。