Almost all currently used classifiers are not intrinsically well-calibrated [1]}, which means their output scores can't be interpreted as probabilities. This is an issue when the model is used for decision making, as a component in a more general probabilistic pipeline, or simply when one needs a quantification of the uncertainty in model's predictions, for example in high risk applications.

Почти все используемые в настоящее время классификаторы не обладают встроенной хорошей калибровкой [1]. Это означает, что их выходные оценки не могут интерпретироваться как вероятности. Это проблема, когда модель используется для принятия решений, как компонент в более общей вероятностной конвейере или просто когда нужно количественно оценить неопределенность в предсказаниях модели, например, в области высокорисковых приложений.