模型验证和模型校准是机器学习中两个不同的概念，尽管它们都与模型的性能评估有关，但它们的侧重点和方法有所不同。
模型验证是指通过将模型应用于未见过的数据来评估其性能的过程。验证的目的是确定模型在真实世界中的表现如何，以及它是否能够有效地解决给定的问题。验证通常使用交叉验证、留出法或k折验证等技术来进行。验证的结果可以用来调整模型的参数，以提高其性能。
模型校准则是针对模型的输出进行校准，以确保模型的预测结果与实际概率分布相匹配。在分类问题中，校准通常涉及调整模型的输出概率，使其更接近实际的类成员概率。例如，如果一个模型预测某个样本属于某个类别的概率为0.8，经过校准后，这个概率可能被调整为0.7，以更准确地反映实际情况。校准有助于提高模型的可解释性和可靠性，特别是在需要概率输出的应用中。
简而言之，模型验证关注的是模型的整体性能，而模型校准关注的是模型输出概率的准确性。两者都是提高模型质量的重要步骤，但它们解决的问题和采用的方法不同。