net:cal 校准框架使用指南

本指南将引导您了解并使用 net:cal 校准框架，这是一个专为Python 3设计的库，用于测量和缓解神经网络等模型产生的不确定性估计的不校准问题。

1. 目录结构及介绍

net:cal框架的仓库遵循清晰的组织结构，下面是其主要目录与文件说明：

calibration-framework/
├── LICENSE.txt         # 许可证文件，采用Apache 2.0许可。
├── README.md           # 项目的核心说明文档，包含概述、更新信息和使用指南概览。
├── pyproject.toml      # 项目配置文件，指定Python版本要求和依赖管理。
├── requirements.txt    # 项目运行所需的第三方库列表。
├── setup.py            # Python包安装脚本。
├── docs                # 文档相关资料存放地。
├── examples            # 示例代码和应用案例。
├── img                 # 可能包含的图像或图表文件，用于文档说明。
└── netcal              # 主要的源代码模块，分为不同的子模块：
    ├── confidence       # 用于分类信心校准的方法。
    ├── metrics          # 定义了各种校准评估指标。
    ├── regression       # 特定于回归任务的校准方法。
    └── regularization   # 提供正则化方法来改善校准。

...

• netcal目录是核心模块，其中的子目录分别处理不同类型的校准需求（如信心校准、回归校准和正则化）。
• docs 和 examples 分别帮助理解理论和提供实践示例。
• requirements.txt 列出了所有必要的外部依赖项，便于环境搭建。
• setup.py 是用于打包和安装此项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

虽然这个库没有明确指出一个“启动”文件，但开发和使用该框架时，通常从导入netcal模块开始，并在您的应用中选择适当的类和函数。例如，开始使用可能涉及以下步骤：

# 导入netcal的某个模块以进行校准工作
from netcal.metrics import ECE  # 引入期望校准误差(ECE)作为例子
from netcal.confidence import SomeCalibrationMethod  # 假设存在某种具体的校准方法

# 加载数据、模型预测结果等
# ...

# 应用校准或计算校准度量
calibrated_predictions = SomeCalibrationMethod.apply_to_your_data(predictions)
ece_score = ECE().measure(calibrated_predictions, ground_truth_labels)

# 根据具体应用场景调整代码

启动过程更多地依赖于您如何集成这些工具到您的项目中。

3. 项目的配置文件介绍

• pyproject.toml: 这个文件定义了项目构建的基础配置，包括使用的Python版本以及依赖管理工具（如Poetry），并且可以指定项目构建的相关设定。

• requirements.txt: 直接指定了运行项目所需的最低版本库名称及版本号，是手动或自动安装项目依赖的主要参考文件。

对于更高级的配置或特定功能的启用，例如自定义校准参数或使用不同的优化策略，通常会在您的应用程序代码内或通过环境变量的形式来实现，而不是直接在上述提到的配置文件中指定。开发者需查阅各方法的具体文档来了解详细配置选项。