Konformes Vorhersagemodell

Conformal Prediction ist ein maschinelles Lernverfahren, das darauf abzielt, gültige Vertrauensmaße für einzelne Vorhersagen bereitzustellen. Diese Methode quantifiziert die Unsicherheit in den Vorhersagen, ohne eine bestimmte Verteilung der Daten zu unterstellen, und bietet somit einen fundierten Weg, sie zu bewerten. Dieser Abschnitt umfasst Arbeiten, die theoretische Fortschritte, Algorithmenentwicklung und den Anwendungswert von Conformal Prediction in verschiedenen Bereichen untersuchen.