عادةً ما تركز نماذج التعلم الآلي على أهداف محددة مثل إنشاء تصنيفات، وغالبًا ما تكون هذه التصنيفات مستندة إلى توزيعات الخصائص المعروفة للعينة في سياق الأعمال. ومع ذلك، فإن النماذج التي تقوم بحساب الخصائص الفردية تتكيّف مع مرور الوقت لتحسين الدقة، مما يُدخل مفهوم الانفصال: الانتقال من التقييم النقطي إلى توزيع البيانات. نحن نستخدم استراتيجيات المعايرة كاستراتيجية لانفصال (decoupling) نماذج التعلم الآلي (ML) عن الإجراءات القائمة على النقاط ضمن إطار المنطق التجاري. لتقييم هذه الاستراتيجيات، نقوم بتحليل مقارن باستخدام سيناريو حقيقي للأعمال ومجموعة من نماذج التعلم الآلي. تُظهر نتائجنا نقاط التوازن وآثار الأداء لهذه الطريقة، وتقدم رؤى قيمة للممارسين الذين يسعون إلى تعظيم جهودهم في الانفصال. بشكل خاص، تبرز طرائق المعايرة الأيزوتونية (Isotonic) والبيتا (Beta) في السيناريوهات التي يوجد فيها اختلاف بين بيانات التدريب والاختبار.