你的模型预测概率偏高或偏低（校准差），怎么发现、怎么修？为什么 AUC 高不代表概率准？

面试官在考什么

考察概率校准这一常被忽略的环节，CVR/CTR 场景极常用

模型校准AUC/PR/ROC类别不平衡

回答框架 · 前两步

1. AUC 只关心排序，任意单调变换都不改变 AUC，所以概率整体偏高偏低它无感
2. 发现：画校准曲线（预测概率分桶 vs 实际频率）、算 ECE/Brier score

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