Im maschinellen Lernen der Prozess zur Anpassung der Ausgabe eines Modells (insbesondere von Wahrscheinlichkeitsvorhersagen), sodass diese die tatsächliche Unsicherheit oder Konfidenz besser widerspiegeln.