Conformal Prediction
Conformal Prediction is a distribution-free framework for constructing statistically valid prediction sets (for classification) or prediction intervals (for regression) around the output of any pre-trained machine learning model. Introduced by Vovk, Gammerman, and Shafer in their 2005 monograph, it provides a finite-sample marginal coverage guarantee — the true label falls inside the prediction set with at least 1-alpha probability — without requiring parametric assumptions about the data distribution.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Vovk, V., Gammerman, A., & Shafer, G. (2005). Algorithmic Learning in a Random World. Springer. · ISBN 978-0-387-00152-4
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.