Ensemble Cross-Conformal Prediction

共形映射 计算机科学 均方预测误差 数据挖掘 交叉验证 人工智能 分析 机器学习 数学 数学分析
作者
Dorian Beganovic,Evgueni Smirnov
标识
DOI:10.1109/icdmw.2018.00128
摘要

The cross-conformal prediction is an approach to confidence region prediction. It provides a trade-off between the validity and informational efficiency of the prediction regions from one hand and the computational complexity from another. In this paper we introduce a new cross-conformal approach based on ensembles. The new approach is more computationally efficient and provides gains in the validity and informational efficiency of the prediction regions. Hence, it is a good candidate for big data (analytics) when prediction regions with confidence values are required.
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