Carnegie Mellon Conformal Inference Project开源项目 – 统计学习中的不确定性量化工具

该项目专注于共形推理，提供用于统计学习中不确定性量化的工具和方法。它支持多种机器学习模型，包括分类和回归任务，并提供了构建预测区间的工具。该项目设计旨在与现有统计工作流程无缝集成，帮助用户增强模型的可解释性和鲁棒性。

Carnegie Mellon Conformal Inference Project的特点:

1. 提供共形预测方法用于不确定性量化。
2. 支持多种机器学习模型。
3. 包含构建预测区间的工具。
4. 提供分类和回归任务的方法。
5. 设计为易于与现有统计工作流程集成。

Carnegie Mellon Conformal Inference Project的功能:

1. 用于回归模型中构建预测区间。
2. 将共形预测应用于分类任务以进行不确定性估计。
3. 与机器学习管道集成以增强模型可解释性。
4. 用于统计学习中的鲁棒不确定性量化。
5. 探索高维数据中的共形推理方法。

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