Distribution of Predicted Probabilities

トレーニングデータに対して予測した結果の予測確率（確信度）の分布を表示する。もしキャリブレーションが行われていれば、キャリブレーション後の分布が表示される。また、分布とともにカーネル密度推定グラフ（曲線）が重ねられている。

2値分類

2値分類においては、Yes と予測した際の確信度のヒストグラムになっている。つまり0.5より小さければ No、大きければ Yes のラベルが分かれることになる。もしどちらかのラベルに一方的にサンプルが偏っている場合や、0.5 （確信度が五分五分で自信を持って分類できていない）の周りにサンプルが集中してしまっている場合は、モデルの性能を疑う必要が出てくる。

Fig. 27 予測確率の分布の例（2値分類）

多値分類

多値分類の場合は、複数のラベルのヒストグラムとなる。

Fig. 28 予測確率の分布の例（多値分類）

回帰

ただし回帰の場合は（予測確率が与えられないので） Distribution of prediction results が表示される。

Fig. 29 予測値の分布の例（回帰）