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保形预测
提供有效预测覆盖保证的统计框架，在最小假设下生成具有受控置信水平的预测集合。
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预测集
由保形预测模型返回的一组候选标签，确保真实标签以不低于指定置信水平的概率属于该集合。
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非一致性函数
用于量化新观测相对于训练数据集不匹配程度的评分，用以确定保形预测中是否属于预测集。
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归纳保形预测
保形预测的一种变体，使用独立的校准集来估计非一致性分数分布，相比直推式方法降低了计算复杂度。
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直推式保形预测
原始的保形预测方法，通过将新观测纳入过程重新计算非一致性分数，提供最优的理论保证。
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边际有效性
确保所有观测平均覆盖概率满足名义置信水平的属性，与数据的具体特征无关。
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条件有效性
比边际有效性更强的属性，确保对特定数据子组或某些协变量条件下的覆盖保证。
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保形p值
转换为有效p值的符合性度量，允许在可交换性假设下进行精确控制I类错误率的假设检验。
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Méthode des Poignets
一种符合预测方法，使用留一法技术构建具有改进理论保证的鲁棒预测集合。
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蒙德里安符合预测
符合预测在结构化分类问题上的扩展，通过划分输出空间提供条件覆盖保证。
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校准分数
评估模型预测概率与观察到的经验频率之间一致性的指标，是应用符合方法的关键。
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符合包络
构建包含基础模型预测的区间或集合，并提供有效的覆盖保证，用于回归和多类分类。
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事后校准
训练后应用的技术，用于调整模型的置信度得分，使预测符合符合预测的要求。
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Coverage Error Control
确保真实标签不被包含在预测集合中的概率不超过指定的阿尔法阈值的机制，保证最小覆盖率为1-阿尔法。
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