深度分析 條件後悔與認識性不確定性：貝葉斯拒絕選項方法解析 在高風險場景，模型需表達不確定性。本文提出以認識性不確定性為準的拒絕選項，基於貝葉斯框架與期望後悔最小化原理，模型在訓練資料不足的區域放棄預測。實驗說明此法可區分資料支援不足與本質雜訊，有助降低高風險決策錯誤並促進開發者優化模型與擴展資料策略
