conformalInference.multi 与 conformalInference.fd：用于共形预测的孪生程序包
统计方法学
2022-06-30 v1 统计计算
摘要
在回归模型基础上，共形预测（Conformal Prediction）方法仅需独立同分布数据即可产生无分布的预测集。尽管已实现针对单变量响应框架的此类方法的R包已被开发，但在多变量与函数型响应方面尚属空白。conformalInference.multi 与 conformalInference.fd 填补了这一空白，将经典及更先进的共形预测方法（如全共形、分割共形、jackknife+ 与多重分割共形）拓展至处理多变量与函数型情形。共形预测极具灵活性，程序包结构充分吸纳了这一点——其不要求任何特定回归模型，使用户能传入任意回归函数作为输入，同时以基础回归模型作为参照。最后，通过提供内嵌绘图函数以可视化预测区域，解决了可视化问题。
引用
@article{arxiv.2206.14663,
title = {conformalInference.multi and conformalInference.fd: Twin Packages for Conformal Prediction},
author = {Paolo Vergottini and Matteo Fontana and Jacopo Diquigiovanni and Aldo Solari and Simone Vantini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.14663},
year = {2022}
}
备注
15 Pages, 2 Figures