模型更新的有限审计：配对差异比较的覆盖率与分辨率

一项机器学习研究评估有限审计在配对模型更新比较中，对真实阳性率和假阳性率绝对群体差距变化的覆盖率与分辨率。冻结差距为零、更新差距为5个百分点时，bootstrap覆盖率仅12.0%；数值差值方法在每窗口含500个较小群体和2,000个其他群体观测、共10个窗口时升至52.9%，仍低于名义95%，表明更精确的区间或明确的边际决策不足以证明估计变化可靠。