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新研究通过体积优化和协变量偏移处理推进了共形预测

arXiv上的两篇新研究论文介绍了先进的共形预测技术。第一篇论文《多变量共形预测的最小体积最优传输》提出了一个学习马氏距离地面成本的框架，以最小化预测区域的体积，从而显著减小体积并提高覆盖率保证。第二篇论文《协变量偏移下的后向共形预测》将后向共形预测扩展到处理协变量偏移，使用重要性加权，并提出在排序得分向量上估计密度比，以获得更准确的覆盖不足估计。