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tabular regression
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新研究推进共识预测以进行不确定性量化 · 跟踪 5 个来源
研究人员开发了共识预测的新方法，这是一种用于量化机器学习模型不确定性的框架。一篇论文提出了概率伯努利预测集（BPS），它可以表达偶然性和认知不确定性，并为有效的可信集实现条件覆盖。另一种方法侧重于在再生核希尔伯特空间（RKHS）内有效地逼近完整的共识预测区域。此外，还引入了一个名为 RoBAS 的鲁棒贝叶斯辅助共识预测框架，该框架能够适应贝叶斯先验的可靠性，从而生成有效的预测集，尤其是在分布偏移的情况下。
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平滑基模型在表格回归中挑战树集成模型
研究人员重新审视了用于表格回归的切比雪夫多项式和各向异性RBF模型，开发了新的实现方法，并将其与树集成模型和Transformer进行了比较。虽然Transformer的准确性更高，但其计算需求限制了其应用。在CPU可行的模型中，平滑基模型在准确性方面与树集成模型相当，但表现出更好的泛化能力。研究建议在表格回归任务的选择过程中包含平滑基模型，尤其是在预测渐变和更严格的泛化有益的情况下。