Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados
Um classificador muitas vezes produz mais do que um rótulo. Pergunte a ele a chance de um e-mail ser spam e ele pode responder 0.8. Esse número deveria significar algo que dá para testar: entre muitos e-mails que o modelo classifica perto de 0.8, cerca de 80% deles deveriam realmente ser spam. Quando a probabilidade prevista e a frequência observada concordam assim, o modelo está calibrado.
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▶ Calibração e Regras de Pontuação Próprias