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Multivariate Conformal Prediction using Optimal Transport
保形预测 (CP) 通过构建可信输出集来量化机器学习模型的不确定性。这些集合是通过利用所谓的一致性分数（使用输入兴趣点计算的数量）、预测模型和过去的观察结果来构建的。然后通过评估所有可能输出的一致性分数并根据分数的排名来选择它们来获得CP集。由于这个排名步骤，大多数 CP 方法依赖于单变量的评分函数。将这些分数扩展到多元空间的挑战在于……
