JuliaTrustworthyAI的ConformalPrediction.jl项目推荐

JuliaTrustworthyAI的ConformalPrediction.jl项目推荐

ConformalPrediction.jl Predictive Uncertainty Quantification through Conformal Prediction for Machine Learning models trained in MLJ. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConformalPrediction.jl

项目基础介绍

ConformalPrediction.jl 是由 JuliaTrustworthyAI 开发的一个开源项目，该项目主要使用 Julia 编程语言。它旨在为机器学习模型提供一种预测不确定性量化的方法，通过符合预测（Conformal Prediction）技术来实现。这种技术能够在不对模型或数据分布做任何假设的情况下，为模型的预测提供统计上严格的置信区间。

核心功能

ConformalPrediction.jl 的核心功能是利用符合预测技术为监督学习模型提供预测不确定性的量化。它具有以下特点：

• 模型无关性：符合预测方法不依赖于特定的模型结构，可以用于任何监督学习模型。
• 分布自由：即使在没有任何关于数据分布的假设下，也能提供有效的预测区间。
• 易于使用：提供简单的API，使得用户能够轻松地将符合预测方法应用于自己的模型。

最近更新的功能

该项目最近的更新主要包括以下几个方面：

• 代码优化：对现有代码进行了优化，提高了执行效率和稳定性。
• 新增算法：引入了新的符合预测算法，包括用于回归问题的 Jackknife+ 和 CV+ 方法。
• 文档完善：更新了项目文档，增加了使用案例和教程，帮助用户更好地理解和使用符合预测技术。
• 性能评估：增加了对模型性能的评估功能，如 empirical coverage 和 size-stratified coverage，以帮助用户评估模型的预测区间质量。

这个项目的发展仍在早期阶段，但其核心架构和API的稳定性正在不断改进，为用户提供了一个可靠的开源工具。

ConformalPrediction.jl Predictive Uncertainty Quantification through Conformal Prediction for Machine Learning models trained in MLJ. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConformalPrediction.jl