医学图像分割模型评价指标：预测校准误差和最大校准误差

预测校准误差和最大校准误差是医学图像分割模型中重要的评价指标，分别衡量模型的预测准确性和稳定性。

预测校准误差指的是预测值与实际值之间的平均差异，它反映了模型的预测准确程度。数值越小，表示模型的预测越准确。

最大校准误差则衡量的是预测值与实际值之间的最大差异，反映了模型的稳定性。数值越小，表示模型的预测结果越稳定，不易出现较大的偏差。

在医学图像分割中，预测准确性和稳定性都至关重要，因为模型的误差可能导致医学诊断的错误结果，影响患者的治疗方案。因此，在评估医学图像分割模型时，需要综合考虑预测校准误差和最大校准误差等评价指标，以确保模型的可靠性和有效性。