コンフォーマル推論による予測間隔の生成¶

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このAIアクセラレーターは、DataRobotモデルの予測間隔を生成するさまざまな方法を実演します。 ここに示す方法は、コンフォーマル推論（コンフォーマル予測とも呼ばれます）の領域に基づいています。 これらのタイプのアプローチは、適切なカバレッジを実現するための厳密な分布仮定を満たさない（テストデータがトレーニングデータと交換可能であることが唯一の条件）ため、不確定性の定量化において急速に浸透しつつあります。 コンフォーマル推論は広範な予測問題にわたって適用できますが、このノートブックのフォーカスは連続値ターゲットでの予測間隔の生成です。