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标签转移下的 PAC 预测集
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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
该研究使用新算法构建具有PAC保证的预测集合，相较于其他算法生成更小且更具信息量的预测集合。
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关键要点
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研究使用新算法构建具有PAC保证的预测集合。
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算法在标签偏移情境下进行工作。
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通过估计目标领域类别的预测概率和混淆矩阵来传播不确定性。
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利用高斯消元算法计算重要性权重的置信区间。
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在多个基准数据集上评估算法的有效性。
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该算法生成的预测集合比其他基准算法更小且更具信息量。
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