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基于协变量偏移的密度估计的药物属性预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的针对预测模型的 Conformal prediction 泛化方法，通过引入加权分位数来抵御数据分布漂移的影响，并设计了一种新的随机化技术，具有较高的鲁棒性。
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关键要点
- 提出了一种新的Conformal prediction泛化方法。
- 通过引入加权分位数来抵御数据分布漂移的影响。
- 设计了一种新的随机化技术，允许不对称处理数据点。
- 实验表明该方法在数据点不可交换的情况下具有较高的鲁棒性。
- 在数据点可交换情况下，该方法达到了与现有方法相同的覆盖率保证。
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