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端到端的符合性校准用于不确定性下的优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
决策者在使用机器学习时，通常在相同预测下采取相同行动。符合性预测量化结果不确定性，改善风险管理。我们提出结合Venn-Abers校准的自洽符合性预测，确保模型预测下行动的有效性。该方法适用于任何黑盒模型，为特定行动提供决策保证。实验显示其在区间效率和条件有效性间取得平衡。
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关键要点
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决策者在相同预测下通常采取相同行动。
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符合性预测量化结果不确定性，改善风险管理。
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提出自洽符合性预测，结合Venn-Abers校准。
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该方法适用于任何黑盒模型，提供决策保证。
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实验显示方法在区间效率和条件有效性间取得平衡。
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