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

该论文介绍了通过使用过去的经验来确定新预测的置信水平的改造预测方法，该方法可以应用于任何生成标签预测的方法，并且包括一些数值示例。

Jun, 2007

提出了一种名为局部一致性预测的新方法，它可以仅使用新测试样本周围的局部区域来构建置信区间，旨在将数据互换性打破为测试样本赋予特殊角色的情况下，推广了一致性预测方法，并证明了其假设无关与有限样本覆盖保证，并在模拟中比较了局部一致性预测和一致性预测的行为。

Aug, 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

本研究利用信息论来将符合预测与其他不确定性概念相联系，并证明了三种不同的方法来上界内在不确定性，同时通过符合预测和信息论不等式的组合，实现了两种直接有用的应用：（i）更规范和有效的符合训练目标，从头开始实现机器学习模型的端到端训练，（ii）将旁路信息纳入符合预测的自然机制。我们在集中式和联邦学习环境中进行了实证验证，并证明了我们的理论结果能够转化为流行的符合预测方法的低效性（平均预测集大小）。

May, 2024

本文提出一种名为局部合规预测的新的推理框架，它通过提供围绕测试样本的局部区域的自适应构建的单次测试样本，以及与不同合规得分结构相结合，来推广合规预测的框架。该框架享有无假设的有限样本边际覆盖保证，并在适当的假设条件下提供额外的局部覆盖保证。我们展示了如何使用多个合规分数从合规预测变为局部合规预测，并通过数值实例说明了潜在的收益。

Jun, 2021

我们开发了一种方法，用于生成预测集，其覆盖率在训练数据中存在缺失或噪声变量等损坏情况下是健壮的。我们的方法基于符合性预测，这是一种强大的框架，用于构建在独立同分布假设下有效的预测集。重要的是，简单地应用符合性预测在这种情况下不能提供可靠的预测，因为由损坏引起的分布偏移。为了考虑到分布偏移，我们假设可以访问特权信息（PI）。特权信息被形式化为解释分布偏移的附加特征，然而，它们仅在训练期间可用，在测试时不可用。我们通过引入一种新的加权符合性预测的广义方法来解决这个问题，并支持我们的方法具有理论上的覆盖率保证。在真实数据集和合成数据集上的实证实验表明，我们的方法实现了有效的覆盖率，并构建了比现有方法更具信息性的预测，这些方法不受理论保证支持。

Jun, 2024

这篇论文介绍了一种在在线环境中通过投票将多个算法的预测集合结合起来的方法，从而解决了在 conformal prediction 中的模型选择和 / 或聚合问题。

Mar, 2024

探究贝叶斯岭回归在满足标准贝叶斯假设的情况下，与等效算法相比，异步共形预测集有效性的要求是否被满足。结果显示，在这种情况下，渐近共形预测集与岭回归预测区间的差异很小。

Apr, 2014

该研究提出了一种新颖的 conformal prediction（CP）方法，通过找到一组有前途的预测候选项而不是单个预测，以适合许多开放式分类任务，实现包含正确答案的高概率且适用于自然语言处理和药物发现等多个应用领域，同时实现降低预测集的大小和费用摊销等效果。

Jul, 2020