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你训练了一个多类别神经网络用于实时决策，系统需要依赖模型输出

[单选题]

你训练了一个多类别神经网络用于实时决策，系统需要依赖模型输出的概率进行代价敏感的阈值设定（希望概率可校准），同时又不希望改变现有的类别决策边界（argmax 不变）。在离线后处理阶段，最合适的概率校准方法是？

Platt Scaling（逻辑回归后接标量校准，主要用于二分类）

Isotonic Regression（各类独立单调回归）

Temperature Scaling（对 softmax logits 进行温度缩放）

Label Smoothing（训练时对标签做平滑）

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机器学习

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