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    共形推理

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

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    共形推理机器学习模型集成统计学习中的不确定性量化工具预测区间构建
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