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Likelihood-Ratio Regularized Quantile Regression: Adapting Conformal Prediction to High-Dimensional Covariate Shifts
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内容提要
本文研究了协变量变化下的保形预测问题，提出了一种新的似然比正则化分位数回归（LR-QR）算法，该算法在高维回归任务中表现优越，能够有效构建预测集，具有重要应用潜力。
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关键要点
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本文研究了协变量变化下的保形预测问题。
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提出了一种新的似然比正则化分位数回归（LR-QR）算法。
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LR-QR算法能够在不直接估计未知似然比的情况下构建有效的预测集。
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实验表明，LR-QR算法在高维回归任务中优于现有方法。
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该算法具有重要的应用潜力。
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