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データが変わるとき、良いキャリブレーションだけでは足りない理由

分類モデルは、テストデータでは適切な確率を出力することがあります。しかし入力データが変わると、同じ確率が実際の正解の頻度とずっと合わなくなることがあります。そのため、キャリブレーションがどのような条件で確認されたのかが重要になります。