机器学习中的不确定性
材料科学
2025-10-08 v1
摘要
本章介绍了机器学习中不确定性量化的原理和实际应用。它解释了如何识别和区分不同类型的不确定性，并介绍了在预测模型中量化不确定性的方法，包括线性回归、随机森林和神经网络。本章还涵盖了共形预测作为生成具有预定义置信区间预测的框架。最后，它探讨了如何利用不确定性估计来改善商业决策、增强模型可靠性并支持风险感知策略。
引用
@article{arxiv.2510.06006,
title = {Spin wave theory for the triaxial magnetic anisotropy 2D van der Waals antiferromagnet CrSBr},
author = {Sergio M. Rezende and Byron Freelon and Roberto L. Rodríguez-Suárez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.06006},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 4 figures