本文介绍了一种新的预测方法，将 Conformal prediction 和经典的 quantile regression 相结合，使其完全适应异方差性，并且能够在不做分布假设的情况下，建立具有有效覆盖率的预测区间，相比其他 conformal 方法，本文提出的方法具有更高的效率和更短的预测区间。

May, 2019

本文研究了如何使用规范预测方法构建自适应预测区间，通过使用归一化和蒙德里安规范预测等方法，在理论和实验结果中进行系统性调查。

Sep, 2023

本研究提出了一种基于条件分布模型（如分位数和分布回归）构建有条件有效的预测区间的健壮方法，可以应用于横截面预测、k 步预测、合成控制和反事实预测、个体治疗效果预测等重要预测问题。

Sep, 2019

本文提出离散化的符合预测算法，它们可以保证在计算成本和预测准确性之间提供平衡，适用于在回归问题中构建可以覆盖目标值的预测区间。

Sep, 2017

提供一种新的方法，用于校准具有局部覆盖保证的回归问题的预测区间，该方法基于训练回归树和随机森林的合规得分创建最粗糙的特征空间划分，适用于各种合规得分和预测设置，且在模拟和实际数据集中表现出比现有基准更优的可扩展性和性能。

Feb, 2024

本文研究缺失值为特征的预测问题，提出了基于缺失数据增广的广义预测方法，可以有效地提高预测效果和抵抗缺失值的影响。

Jun, 2023

本文提出拓展 Conformal Prediction 方法，可计算在测试和训练协变量分布不同的情况下的无分布预测区间，同时在数据满足一定加权交换性的情况下，拓展还可以应用于其他设置，如潜在变量和缺失数据问题。

Apr, 2019

我们提出了一个非参数模型无关的框架，用于构建保险索赔的预测区间，并给出了统计保证，将分裂拟合预测技术扩展到两阶段频率严重性建模领域。通过模拟和真实数据集展示了该框架的有效性，当基础严重性模型是随机森林时，我们扩展了两阶段分裂拟合预测过程，展示了如何利用袋外机制消除校准集的需求，并能够生成具有自适应宽度的预测区间。

Jul, 2023

本文介绍了两种基于条件密度估计器的协变方法，它们不依赖于有关于目标变量和特征之间依赖关系的强假设，以获得渐近条件覆盖方法：Dist-split 和 CD-split。在广泛的模拟场景中，我们的方法具有更好的条件覆盖控制和比以前提出的方法更小的长度。

Oct, 2019

本文综述了关于符合预测的基本思想和新发展 —— 一种革新的无分布、非参数预测方法，基于最少的假设，能够以一种非常简单的方式得出在统计意义上的预测集，本文详细讨论了符合预测的理论基础，然后列举了原始思想的更高级的发展和适应方法。

May, 2020