تُعدّ الدرجات الناتجة عن طرق الكشف عن القيم الشاذة القائمة على المسافة صعبة التفسير، مما يجعل من الصعب تحديد حدٍ فاصل بين النقاط العادية والقيم الشاذة دون سياق إضافي. نصف تحويلًا عامًا لدرجات القيم الشاذة القائمة على المسافة إلى تقديرات قابلة للتفسير وذات طبيعة احتمالية. يُعد هذا التحويل مستقرًا بالنسبة للترتيب، ويزيد من التباين بين النقاط العادية والقيم الشاذة. إن تحديد العلاقات المسافية بين النقاط ضروري لتحديد العلاقات القريبة من الجيران في البيانات، ومع ذلك فإن معظم المسافات المحسوبة تُهمل عادةً. نُظهر أن المسافات إلى النقاط الأخرى يمكن استخدامها لنمذجة توزيعات احتمالية للمسافات، ومن ثم استخدام هذه التوزيعات لتحويل درجات القيم الشاذة القائمة على المسافة إلى احتمالات شاذة. تُظهر تجاربنا أن التحويل الاحتمالي لا يؤثر على أداء الكشف في العديد من مجموعات البيانات الجدولية والصور، ولكنه ينتج درجات شاذة قابلة للتفسير ويزيد من التباين بين العينات العادية والشاذة. ينطبق عملنا على طيف واسع من طرق الكشف عن القيم الشاذة القائمة على المسافة، وبما أن التحويل يستخدم الحسابات المسافية الموجودة مسبقًا، فإنه لا يضيف أي عبء حسابي ملحوظ.