Zapis dokaza metode
Conformal Prediction (Time Series)
Conformal prediction is a distribution-free wrapper that turns any point forecaster — ARIMA, a neural network, or a machine-learning model — into valid prediction intervals using only its residuals. The time-series form was popularised by Xu & Xie (2021) and the modern tutorial treatment by Angelopoulos & Bates (2023).
Izvorni zapis
Citati kopirani doslovno iz izvornog zapisa metode. Ne impliciraju nikakvu provjeru na razini tvrdnje.
Conformal Prediction for Time-Series Forecasting
Taksonomski zapis metode · regression-model / econometrics
- Angelopoulos, A. N. & Bates, S. (2023). Conformal Prediction: A Gentle Introduction. Foundations and Trends in Machine Learning, 16(4), 494-591. · DOI 10.1561/2200000101
- Xu, C. & Xie, Y. (2021). Conformal Prediction Interval for Dynamic Time-Series. International Conference on Machine Learning (ICML). · URL
Uređene tvrdnje
Tvrdnje pohranjene u knjigu dokaza, svaka s vlastitom procjenom.
Nema uređenih tvrdnji
Ovaj prikaz ne izmišlja procjenu tvrdnje kada knjiga dokaza nema nijednu.
Povezane metode
Generirano iz grafa metode i prikazano kao strojno predložene relacije — ne implicira se nikakva tvrdnja dokaza.