30秒で分かる今回の進捗
モデル全体の結果だけでは、特定条件での弱点を見落とす可能性があります。
今回、条件別・Regime別にモデルの崩れを監査する仕組みを実装しました。Evidenceでは8件を確認し、すべて VERIFIED、未解決は0件です。
なぜ条件別の監査が必要か
全体平均では安定して見えるモデルでも、時期や条件が変われば同じように振る舞うとは限りません。
そのためChampionモデルを決める前に、「どの条件で崩れる可能性があるか」を明示的に確認できる仕組みが必要です。
今回実装した監査
監査結果を STABLE / WARNING / CRITICAL / UNRESOLVED に分類できるようにしました。
確率品質とCalibration品質の崩れを別々に確認し、サンプル不足や比較基準の不一致も未解決として扱います。
また、Final Holdoutはモデル選択に使わないまま維持します。
Champion決定へのつながり
重大な問題や未解決が残っている状態では、そのままChampion昇格へ進めないFail-Closedの判定基盤を用意しました。
今回のEvidenceで確認できたのは、この監査基盤が正式に実装され、後続工程から同じ基準で参照できる状態になったことです。
特定モデルの実性能差については、この工程のEvidenceに記録されていないため主張しません。
次の工程
次は、モデルFamily比較、Calibration比較、今回の条件別頑健性監査をつなげて、Champion確率モデルを決定します。