Jev는 보정될 수 없다

Jev Can't Be Calibrated

Jev는 학습 데이터 없이도 쓸 수 있는 TypeSafe의 범용 분류기지만, '보정된 확률'을 제공한다는 주장은 일반적으로 성립하지 않는다. 모델의 보정은 데이터 분포에 의존하므로, 같은 입력에도 회사마다 다른 확률이 나올 수 있다. 실제로 Jev는 공정한 동전의 앞면 확률을 0.92라고 답하는 등 분포 이동 이상의 오류를 보인다. 따라서 Jev의 출력은 확률이 아닌 점수로 취급하고, 임계값 등에 활용하려면 자체 데이터로 재보정해야 한다.