La calibration est le processus de mise en correspondance des scores ou sorties bruts d’un modèle avec des probabilités ou appartenances de classe qui reflètent mieux les résultats observés. Les probabilités prédites d’un classificateur calibré devraient correspondre étroitement aux fréquences réelles, améliorant l’interprétabilité et les seuils de décision.