В ML легко перепутать аккуратное число с честной вероятностью: модель выдаёт predict_proba = 0.9, и кажется, что событие произойдёт в 90% случаев. Но это не всегда так. В статье разбираем, почему выход модели может быть просто внутренней оценкой уверенности, чем калибровка отличается от AUC, как увидеть смещение через reliability diagram и Brier score — и когда вероятности нужно обязательно калибровать, прежде чем использовать их в бизнес‑решениях. Читать далее