在人工智能中，概率值大小是通過概率模型來計(jì)算得出的。在測(cè)試概率值大小時(shí)，可以通過以下幾種方法來評(píng)估：

　　1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法：可以使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來分析當(dāng)前數(shù)據(jù)集的概率分布情況，通過計(jì)算均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來評(píng)估概率模型的效果。如果這些指標(biāo)的值比較接近實(shí)際情況，則可以認(rèn)為概率模型效果比較好。

　　2. 交叉驗(yàn)證方法：使用交叉驗(yàn)證方法來評(píng)估概率模型的效果。將數(shù)據(jù)集進(jìn)行分組，每次使用其中一組作為測(cè)試數(shù)據(jù)，其余作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，不斷對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、測(cè)試，直到所有數(shù)據(jù)組都作為測(cè)試數(shù)據(jù)。通過計(jì)算每次測(cè)試的準(zhǔn)確率，可以評(píng)估概率模型的效果。

　　3. ROC曲線和AUC：通過繪制ROC曲線和計(jì)算AUC值來評(píng)估概率模型效果。ROC曲線橫坐標(biāo)為1-Specificity，縱坐標(biāo)為Sensitivity，AUC值為ROC曲線下的面積。如果ROC曲線高度向左上方發(fā)展，并且AUC值接近1，則可以認(rèn)為概率模型的效果比較好。

　　4. 實(shí)際應(yīng)用測(cè)試：將概率模型實(shí)際應(yīng)用于一些場(chǎng)景中，對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。如果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高，并且實(shí)際效果達(dá)到預(yù)期，則可以認(rèn)為概率模型的效果比較好。

　　綜上所述，人工智能中的概率值大小可以通過多種方法進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估，可以根據(jù)具體場(chǎng)景和需求選擇適合的方法。