| Texto completo | |
| Autor(es): |
Marques F, Paulo C.
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | NEURIPS WORKSHOPS, 2020; v. 266, p. 12-pg., 2025-01-01. |
| Resumo | |
We consider a method for conformalizing a stacked ensemble of predictive models, showing that the potentially simple form of the meta-learner at the top of the stack enables a procedure with manageable computational cost that achieves approximate marginal validity without requiring the use of a separate calibration sample. Empirical results indicate that the method compares favorably to a standard inductive alternative. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 23/02538-0 - Séries temporais, ondaletas, dados de alta dimensão e aplicações |
| Beneficiário: | Aluísio de Souza Pinheiro |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |