Bir risk tahmininin yüzde olarak sunulması, o yüzdenin gerçeğe karşılık geldiğini tek başına göstermez. Kalibrasyon eğrisi, bir modelin tahmin ettiği olasılıklarla benzer tahminleri alan kişilerde gözlenen olay sıklıklarını karşılaştırır. Örneğin yaklaşık aynı risk düzeyinde sınıflanan grupta olaylar tahmin edilenden daha seyrek görülüyorsa model riski o bölgede abartıyor olabilir.
Bu değerlendirme, modelin yüksek risklileri düşük risklilerden ne kadar iyi ayırdığıyla aynı şey değildir: sıralama başarılıyken olasılıkların düzeyi sistematik biçimde yanlış olabilir. Eğriyi okumak da yalnız köşegene yakınlık yarışına indirgenmemelidir. Örneklem büyüklüğü, tahminlerin dağılımı, gruplama biçimi, izlem süresi ve belirsizlik aralıkları görünümü değiştirebilir; seyrek tahmin bölgelerinde çizgi özellikle oynaktır. Başka bir toplumda iyi görünmesi ayrıca ölçüm, bakım düzeni ve başlangıç riskinin değişmediğini kanıtlamaz. Kalibrasyon, tahminin olasılık dilini sınar; modelin nedenleri doğru kurduğunu veya onunla verilen kararların yararlı olduğunu tek başına göstermez.