模型校准（Model Calibration）是指机器学习模型预测的概率输出与实际事件发生频率之间的一致性程度。一个校准良好的模型，其预测概率值（如某事件发生的概率为70%）应与真实观测到的频率（约70%的此类事件确实发生）相匹配，从而确保预测结果的可信度和可靠性。模型校准的核心在于评估和优化概率估计的准确性，避免模型过于自信或保守，这在分类任务中尤为关键。
在AI产品开发的实际落地中，模型校准直接影响用户对系统的信任和决策质量。例如，在金融风险评估或医疗诊断产品中，校准不良的模型可能导致错误的高风险预警或低估，从而引发业务损失或用户体验下降。产品经理可通过引入校准技术如Platt scaling或温度缩放（temperature scaling）来优化模型，并结合验证数据（如可靠性图）进行监控，以提升产品在真实场景中的稳健性和实用性。
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