网友拆解决策模型榜单：AUC 相同下，先验校准可推高准确率排名

网友拆解决策模型榜单后指出，许多任务在 AUC 几乎相同时，准确率差异主要源于模型对 yes/no 比例的先验及 0.5 阈值下的校准变化，而非模型能力优劣。其主张是合并全部问题打分会因校准推高默认阈值成绩，榜单应优先参考分布级指标，而非匹配基准的先验比例。