А тут DRF дает оценку стандартного отклонения для предсказаний по всем точкам (где была заполнена температура и где нет). Видно, что в вырезанной области дисперсия заметно возрастает. Модель подсказывает нам что, менее уверена в своих ответах на данных, которых не видела при обучении. Это полезное качество - при некотором пороге дисперсии не доверять предсказаниям модели.

Датасет -> https://www.kaggle.com/datasets/guillemservera/global-daily-climate-data