Что такое калибровка вероятностей, зачем нужны Platt scaling и изотоническая регрессия и как читать график надёжности?

Модель калибрована, если её predict_proba=0.7 означает, что 70 из 100 таких объектов реально положительные. Platt scaling натягивает сигмоиду поверх decision_function (для маленьких выборок), isotonic regression — непараметрическая монотонная подгонка (нужно ≥1000 примеров). Reliability diagram сравнивает предсказанную и фактическую частоту по бинам; идеал — диагональ. Метрики: Brier score и ECE.