保罗·托卡塞利；亚历山大·加默曼 归纳蒙德里安共形预测因子的组合。 （英语） Zbl 1482.68207号 机器。学习。 108，第3期，489-510（2019）. 总结：众所周知，将不同机器学习（ML）算法的预测进行集成可以提高准确性。本文提出了一种将共形预测器（CP）与不同的底层ML算法相结合的方法，该方法保留了它们的关键属性，即有效性。讨论了不同的组合方法，并在一个化学信息学问题上评估了它们的性能。为了处理数据集的大小、高维性和强不平衡性，本文应用了一种特殊类型的CP：归纳蒙德里安共形预测器。我们提出并评估了一种启发性的方法，与统计假设检验的方法一起学习组合CP以提高预测质量。我们还探索了使用校准集恢复组合后有效性的通用非参数方法。在真实数据集上，几个组合预测值始终优于基本CP。 引用于1文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62G15年 非参数容差和置信区域 关键词：集合模型；精确；有效性 软件：数字Py；朱庇特；Scikit公司；达克；科学Py PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Toccaceli}和\textit{A.Gammerman}，马赫。学习。108，第3号，489--510（2019；Zbl 1482.68207） 全文： 内政部 参考文献： [1] Alves，G.和Yu，Y.-K.（2014）。通过结合相关P值对统一P值进行准确度评估。《公共科学图书馆·综合》，9（3），e91225。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0091225。 ·doi:10.1371/journal.pone.0091225 [2] Balasubramanian，V.、Gouripeddi，R.、Panchanathan，S.、Vermillion，J.、Bhaskaran，A.和Siegel，R.（2009年9月）。基于支持向量机的冠状动脉药物洗脱支架术后并发症风险的保形预测因子。2009年第36届心脏病学计算机年会（CinC），（第5-8页）。 [3] 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