Методы калибровки модели

Калибровка нужна для:

1. Правильного понимания, насколько результатам алгоритма можно доверять. Это важно при интерпретации моделей, а также для принятия решений о внедрении систем ИИ и анализа их работы.
2. Для более точного решения задач ИИ в целом, ведь уверенности часто используются другими алгоритмами, например в языковых моделях (language models) при генерации текстов используются вероятности появления отдельных токенов (например, при применении лучевого поиска – beam search).
3. Для настройки на т.н. скоринговые функции ошибки, одной из которых является логистическая (в указанном посте мы как раз затрагивали тему калибровки).