Catatan bukti 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).
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
Conformal Prediction for Time-Series Forecasting
Catatan metode taksonomi · 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
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Belum ada klaim yang dikurasi
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.