本文研究了在稀缺和高度可变环境中，航空图像分类的符合预测方法。通过微调预训练模型，发现符合预测能够在复杂任务中提供有价值的不确定性估计，并强调模型压缩技术在资源受限环境中的潜力。

本研究提出了一种基于置信度的图神经网络模型CF-GNN，利用符合预测方法生成包含真实标签的预测区间。该模型通过拓扑感知输出修正，减少预测集大小，提高预测精度，并探讨了在数据分布变化情况下的鲁棒性和算法优化，强调了不确定性量化在自然语言处理中的重要性。

本研究提出了一种基于置信度的图神经网络模型CF-GNN，利用符合预测方法生成包含真实标签的预测区间。通过新算法SAPS，减少预测集大小并提高覆盖率，同时引入鲁棒性拟合得分以应对带噪声标签的数据。实验结果表明，该方法在医学图像分类中优于现有技术。

本文探讨了一种扩展的符合预测方法，能够在训练和测试数据分布不同的情况下计算预测区间。研究提出了自适应线上学习方法和针对房地产市场的置信区间调整方法，并验证了其在不同地理区域的有效性。此外，提出了一种新颖的符合预测编程方法，解决了具有非线性约束的优化问题，确保边际概率的可行性。

本研究调查了非参数机器学习模型与符合预测在准确预测房屋价格方面的应用。通过调整置信区间解决地理区域不完全校准的问题，并在奥斯陆房地产市场数据集上验证了性能。研究结果表明，局部加权版本的非一致性分数可以一致地校准置信区间。模拟研究还探索了符合预测在房地产市场数据上的性能。

本研究调查了非参数机器学习模型与符合预测在准确预测房屋价格方面的应用。通过调整置信区间以解决地理区域差异，研究验证了在奥斯陆房地产市场数据集上的性能。结果显示，局部加权版本的非一致性分数可以一致地校准置信区间。模拟研究进一步探索了符合预测在房地产市场数据上的性能。