Minimum Volume Conformal Sets for Multivariate Regression
多元回归中的最小体积共形集
机构 * Sierra team, Inria Paris, France（Inria巴黎分部） ； Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, UC Berkeley, USA（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系）
AI总结 本文提出一种基于新损失函数的优化框架，用于学习最小体积覆盖集，同时保证覆盖有效性。该方法通过任意范数球定义预测集，并联合优化预测模型和不确定性，实现紧致、信息丰富且高效的预测集。
