Продолжаем рассказывать про функции ошибки и функционалы качества, сегодня поговорим о функциях, которые «заставляют» алгоритм выдавать вероятности принадлежности к классам. Рассчитано на читателей, которые освоили предыдущие посты по этой теме.
Удивительно, но нигде нет хорошей обзорной работы по всем методам калибровки модели — процесса в результате которого «чёрные ящики» не просто качественно решают задачу классификации, но ещё и правильно оценивают свою уверенность в выданном ответе. Этот обзор не начального уровня — необходимо представлять, как работают и используются алгоритмы классификации, хотя автор существенно упростил изложение, например, обошёлся без условных вероятностей в определениях (из-за чего немного пострадала строгость изложения).
Анализ малых данных 