预测

引子:过度自信的代价 2016年,某科技公司产品经理李明在季度规划会上信心满满地说: “这个新功能,我100%确定用户会喜欢!” CEO问:“100%?你确定吗?” 李明:“当然!我们做了用户调研,90%的人说想要这个功能。我非常有把握!” 公司投入300万,3个月开发。 上线后,数据让所有人震惊: 实际使用率:5% 用户留存:反而下降了2% 最终结论:失败 事后复盘,李明沮丧地说:“我真的以为是100%的…” CEO拿出了过去两年李明的所有预测记录: 他说"100%确定"的事情:实际成功率60% 他说"90%有把握"的事情:实际成功率40% 他说"70%可能性"的事情:实际成功率30% 一个残酷的事实:李明的预测严重过度自信! 他以为的"100%",其实只有60%。 这就是概率校准不良(Probability Miscalibration)——我们对自己预测的信心程度,与实际准确率不匹配。 今天,让我们学习如何校准我们的概率判断,成为更准确的预测者。 一、什么是概率校准? 1.1 概率校准的定义 概率校准(Probability Calibration):你的主观概率判断与客观实际频率的一致程度。 简单说: 你说"70%可能下雨" 在所有你说"70%可能"的日子里 真正下雨的比例应该接近70% 完美校准: 你说的概率 实际发生频率 ---------------------------- 10% 10% 30% 30% 50% 50% 70% 70% 90% 90% 如果是一条45度斜线:完美校准! 1.2 常见的校准偏差 过度自信(Overconfidence): 你说的概率 实际频率 偏差 --------------------------------- 90% 70% -20% 80% 55% -25% 70% 45% -25% 你的信心 > 实际准确率 不够自信(Underconfidence): 你说的概率 实际频率 偏差 --------------------------------- 50% 70% +20% 60% 80% +20% 你的信心 < 实际准确率 (较少见,大多数人过度自信) 极端化不足(Insufficient Extremeness): ...