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Conformal Prediction (Time Series)/証拠
手法証拠記録

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).

Sources recorded, not reviewed

出典記録

引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。

Conformal Prediction for Time-Series Forecasting
分類的手法記録 · 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
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キュレーションされた主張

主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。

まだキュレーションされた主張はありません

このビューは、台帳に主張評価がない場合、主張評価を生成しません。

関連手法

手法グラフから生成され、機械が提案した関係として表示されます — 証拠主張は推論されません。

Same method familyARIMAmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoGradient Boostingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyQuantile Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

証拠ステータス

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

出典

手法の出典記録からコピーされた、記録された引用2件。

アクション

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