本文定义了ε安全决策区域，以提高数据驱动分类器的预测可靠性。研究表明，该区域在指数族分布下可解析，并可通过设计参数进行控制。同时，开发了多成本支持向量机算法以处理不平衡数据，并近似安全区域。

该研究利用卫星数据和新型损失函数，改进了全球树冠高度估计，减少了地理定位误差，提高了山区预测的可靠性，MAE/RMSE分别为2.43/4.73米，推动了全球生态分析。

本研究提出了一个基于推理可靠性和预测可靠性评分的双通道评估框架，用于乳腺超声图像分类。通过改进的特征归因算法和不确定性量化，验证了该框架在临床数据集和公共数据集上的有效性和鲁棒性。