Zono-Conformal Prediction: Effiziente Unsicherheitsabschätzung für Regression & Klassifikation
Eine neue Methode namens Zono‑Conformal Prediction verspricht, die Art und Weise, wie Unsicherheiten in maschinellen Lernmodellen quantifiziert werden, grundlegend zu verändern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Conformal‑Prediction‑Ansätzen, die oft auf aufwändige Kalibrierungsschritte und große Datenmengen angewiesen sind, nutzt die neue Technik Zonotope – geometrische Formen, die Abhängigkeiten zwischen mehrdimensionalen Ausgaben elegant erfassen können.
