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自动机器学习背景下的预测性能置信区间估计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
在现代统计学和机器学习中，条件独立性检验是基础性且具有挑战性的。研究者提出了基于回归的条件独立性测试方法，该方法对模型错误估计具有鲁棒性。实验证明了该方法的有效性。
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关键要点
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条件独立性检验在现代统计学和机器学习中是基础性且具有挑战性的。
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许多条件独立性检验方法依赖于强大的监督学习方法。
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监督学习方法在模型错误估计下可能会失败，导致对这些方法的理解有限。
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即使使用通用逼近器，模型错误估计仍可能产生影响。
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研究提出了基于回归的条件独立性测试在模型错误估计下的性能。
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提出了三个基于回归的测试的测试误差的新近似值或上界。
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引入了新的基于回归的条件独立性测试方法，即Rao-Blackwellized预测器测试（RBPT），具有鲁棒性。
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通过人工数据和真实数据的实验证明了理论和方法的有效性。
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