キャリブレーション済み選好学習：ラベルランキングの場合

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キャリブレーション（予測確率と真の結果頻度の整合）は信頼できる意思決定に不可欠である。分類と回帰で広く研究されている一方、確率的ラベルランキングにおけるキャリブレーションはまだ正式に取り組まれていない。ここで目標は分布を予測することである。