Конформное прогнозирование в Python

Валерий Манохин, 2025

Обзор

Эта книга предлагает глубокое погружение в конформное прогнозирование, современный метод для управления неопределенностью в задачах машинного обучения. Вы научитесь создавать откалиброванные прогнозные интервалы для регрессии, а также решать проблемы прогнозирования временных рядов и работы с несбалансированными данными. Практические примеры с использованием Python, реальных наборов данных и открытых библиотек помогут освоить этот подход.

Кому подойдёт

• Специалисты по data science
• Инженеры по машинному обучению
• Ученые и исследователи
• Все, кто хочет количественно оценивать неопределенность в МО

Ключевые особенности

• Твердая обложка
• 306 страниц
• Издательство: ДМК Пресс
• Год издания: 2025
• Штрих код: 9785937003416
• Размеры: 165х235 мм

<hr>

Conformal Prediction in Python

Valeriy Manokhin, 2025

Overview

This book offers an in-depth exploration of conformal prediction, a cutting-edge approach for managing uncertainty in various machine learning tasks. Learn how to construct accurately calibrated prediction intervals for regression, and address challenges in time series forecasting and imbalanced data. Practical examples using Python, real-world datasets, and open-source libraries ensure a thorough understanding of this methodology.

Who it's for

• Data science specialists
• Machine learning engineers
• Researchers and scientists
• Anyone seeking to enhance uncertainty quantification skills in ML

Key features

• Hardcover binding
• 306 pages
• Publisher: DMK Press
• Publication year: 2025
• ISBN: 9785937003416
• Dimensions: 165x235 mm