一种基于参数估计理论的工业检测分类模型量化改进方法

本发明公开了一种基于参数估计理论的工业检测分类模型量化改进方法，属于数据处理技术领域，具体包括以下步骤：基于已标注的工业场景数据集构建含有n个样本的验证集，将验证集中的每个样本输入到训练好的二元检测分类模型中，模型输出一个预测标签，统计这些预测标签中正确预测为Positive的样本数量，以及错误预测为Positive的样本数量；计算出抽样精度；按重复抽样，基于所述抽样精度计算平均抽样误差；根据抽样精度和平均抽样误差构造二元检测分类模型总体精度的置信区间，表示在给定置信水平下，模型总体精度的数值，本发明提升了对工业检测分类模型的量化改进效果。