本研究提出了一种解决机器学习中误差关键问题的方案，通过对条件方差值进行假设检验的放弃过程来解决非参数异方差回归问题。该方法考虑方差本身的值和相应方差预测器的不确定性，证明了该估计器的风险，并展示了多个不同的收敛模式。