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实体 Paulo C. Marques F.

Paulo C. Marques F.

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  1. TOOL · CL_84802 ·

    新方法利用一致性预测增强圆周数据的预测能力

    研究人员开发了一种新的方法，用于预测涉及圆周数据（如一天中的时间或方向）的回归问题中的结果。该方法利用一致性预测技术来生成具有保证覆盖率和自适应弧长度的预测集。通过将现有的线性响应回归模型投影到圆周空间，该方法可以利用为线性数据设计的高性能模型。
  2. RESEARCH · CL_36341 ·

    新的偏度自适应方法增强了回归预测区间

    研究人员引入了一种名为偏度自适应共形预测的新方法，旨在改进回归分析。该技术通过创建能够适应数据偏度和尺度局部变化的非对称预测区间来扩展现有的共形预测。实验表明，与其他方法（如共形分位数回归）相比，该方法提供了更高的预测区间效率。