# 予測の説明

> 予測の説明 - DataRobotトライアルユーザー向けに設計されており、飛行遅延を予測するユースケースを使用してエンドツーエンドのDataRobotワークフローを体験します。

This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context.

Companion generated at `2026-07-27T18:44:30.221791+00:00` (UTC).

## Primary page

- [予測の説明](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/adv-analytics-tools/pred-intervals-inf.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/advanced_ml_and_api_approaches/prediction_intervals_via_conformal_inference/prediction_intervals_via_conformal_inference.ipynb)

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。