Skew-adaptive conformal prediction
偏度自适应共形预测
🧭 局部偏度自适应的共形预测区间
Insper Institute of Education and Research · Federal University of São Carlos
提出偏度自适应共形预测方法，通过不对称区间和逆双曲正弦变换学习局部偏度，提升预测区间效率。
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商销量、转化率等回归目标常呈偏态分布，利用局部偏度建模可构建更紧的预测区间，提升业务决策可靠性。
- 逆双曲正弦变换处理带符号残差，作为额外模型训练目标，巧妙提取偏度信息，可复用到类似的不确定性量化任务。
- 提出的校准样本宽度比估计量能在离线评估时预估线上区间宽度改善，无需测试集，适合线上模型迭代。
- 方法基于拆分共形预测，保持有限样本边际有效性，可与任意点预测模型组合，工程实现简单，适合高灵活性的ML系统。