Der Prozess der Anpassung eines trainierten Modells, sodass dessen Konfidenzwerte (Vertrauensscores) besser mit der tatsächlichen Genauigkeit seiner Vorhersagen übereinstimmen. Ein gut kalibriertes Modell ist bei 80% Konfidenz auch tatsächlich in etwa 80% der Fälle korrekt.