Las probabilidades bien calibradas en Machine Learning son cruciales para que las predicciones reflejen con precisión la realidad. Métodos como Platt Scaling, Isotonic Regression y Conformal Prediction ayudan a mejorar la precisión y confianza en las decisiones basadas en datos.