标签偏移下的贝叶斯共形预测
原文标题：Split Conformal Prediction with Label-Shift-Adjusted Bayesian Scores
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论文针对标签偏移破坏共形预测可交换性假设的问题，提出标签偏移调整贝叶斯分数（LSA score）。该方法基于后验预测倾斜恒等式，直接校正贝叶斯分数，在分子性质预测中产生更短的预测区间且覆盖率相当。
- 问题
- 标签偏移破坏共形预测的可交换性，导致覆盖行为失效。
- 方法
- 基于后验预测倾斜恒等式提出LSA分数，直接校正贝叶斯分数而非用残差重要性加权。
- 结果
- 在分子性质预测中，LSA分数比残差和源域贝叶斯分数产生更短区间，目标域覆盖率相当。
- 影响
- 让标签偏移下的不确定性量化更实用，区间更窄且覆盖不降，适合部署场景。
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