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Not all distributional shifts are equal: Fine-grained robust conformal inference

Jiahao Ai · Zhimei Ren首次提交 2024-02-20 · 修订 2025-05-18 · v3arXiv预印本

并非所有分布漂移都相同：细粒度稳健共形推断AI 解读

We introduce a fine-grained framework for uncertainty quantification of predictive models under distributional shifts. This framework distinguishes the shift in covariate distributions from that in the conditional relationship between the outcome ( $Y$ ) and the covariates ( $X$ ). We propose to reweight the training samples to adjust for an identifiable covariate shift while protecting against worst-case conditional distribution shift bounded in an $f$ -divergence ball. Based on…We introduce a fine-grained framework for uncertainty quantification of predictive models under distributional shifts. This framework distinguishes the shift in covariate distributions from that in the conditional relationship between the outcome ($Y$) and the covariates ($X$). We propose to reweight the training samples to adjust for an identifiable covariate shift while protecting against worst-case conditional distribution shift bounded in an $f$-divergence ball. Based on…

微观 · 因果推断

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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