该论文探讨了一种基于历史经验的改造预测方法，适用于生成标签预测。研究提出了结合CP技术与经典算法的置信区间集合，解决了传统方法在处理未知变量时的瓶颈。实验验证了该方法在回归和分类问题中的有效性，并提出了新的校准方法和鲁棒性调整策略。