从一致预测到置信区间
提出了基于优化的方法，将预测误差参数化处理以减小保守性，扩展了应用 Conformal prediction 算法于使用学习器的时间序列预测模型的应用场景，并且在行人轨迹预测方面证明了其有效性。
Apr, 2023
我们提出了一种新的方法，可实现用户指定的错误率下的预测，并在此约束下优化预测集的大小，从而通过有效的医学人工智能模型和人工专家之间的合作，允许在临床决策中进行高效干预和质量检查。
Sep, 2023
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
使用任意预测模型构建置信区间，不依赖于噪音模型并可扩展至非严格线性函数，采用混合整数线性规划框架进行优化和参数坐标的置信区间提取，适用于假设检验，并通过合成数据验证了方法的实证适用性。
Jan, 2024
本文研究机器翻译的不确定性评估方法，发现目前大多数方法对模型不确定性的估计较低，建议采用分布自由的合规预测法来保证覆盖度，并提出条件合规预测技术来获得每个数据子组的校准子集，从而实现覆盖率均衡。
Jun, 2023
本文介绍一种基于分位数回归和树状结构分类器的符合性预测方法，可以有效解决多分类和多标签问题中难易样本分布不均匀、信心区间过大等挑战，且可以和任何分类模型结合使用并保证有效性。
Apr, 2020
使用最新的神经网络验证方法，基于 VRCP（可验证鲁棒性适应预测）框架，本文提出了一种新的方法，用于恢复在遭受对抗攻击时的预测覆盖率保证，并支持任意范数的扰动和回归任务，实验结果表明，在图像分类和强化学习环境的回归任务中，VRCP 方法达到了超过标称覆盖率的结果，并且比目前最先进的方法更高效且信息量更丰富。
May, 2024
本文开发了一种符合性方法，用于计算自适应于倾斜数据的非参数回归预测区间，利用黑盒机器学习算法用直方图估计结果的条件分布，将它们转化为具有近似条件覆盖的最短预测区间，数值实验表明，与最先进的相关方法相比，这些结果在有限样本情况下可以得到较好的表现，并且如果黑盒模型一致，则渐近达到条件覆盖和最优长度。
May, 2021