上限分析（Ceiling Analysis）

上限分析是一种系统性的错误分析方法，用于确定 ML 流水线中哪个模块最具改进价值。

核心思路

逐一将流水线中某个模块替换为"完美"输出（如人工标注），观察整体精度提升幅度。提升最大的模块就是最佳投入方向。

示例

假设一个 OCR 流水线：文字检测 → 字符分割 → 字符识别。通过手工给出某模块的完美结果，对比系统性提升：

替换的模块	整体精度提升	优先级
文字检测 → 完美	+15%	高
字符分割 → 完美	+6%	中
字符识别 → 完美	+3%	低

此时优先投入精力到文字检测。

注意事项

• 上限分析回答"要改善哪里"，不是"如何改善"
• 适用于多模块串联流水线
• 手工标注成本高，选代表性样本即可
• 与 Ablation Study（消融实验"去掉某个模块的表现"）形成互补视角