Практическая значимость интегральной функции распределения в машинном обучении заключается в возможности оценить средний риск, среднюю ошибку или ожидаемую ошибку предсказания. 1 Эта метрика характеризует качество, или обобщающую способность, модели. 1 Чем меньше средний риск, тем лучше качество модели. 1

Также интегральная функция распределения используется для увеличения размера обучающей выборки путём аугментации данных, в том числе через добавление в неё синтетических данных. 3 Это помогает улучшить качество предиктора, особенно при использовании глубоких нейронных сетей. 3

Ещё одно применение интегралов в машинном обучении — интегрирование функции плотности распределения вероятности. 2 Например, вероятность того, что случайная величина находится в интервале между альфа и бета, равна определённому интегралу по функции плотности вероятности с этими пределами. 2