Многовариантные конформальные прогнозы: оптимизация наборов прогнозов с использованием многомерных калибровочных переменных

arXiv:2605.12341v2 Annualection Type: заменить резюме: Split contractive provisions structures with survey-bone-pestle reservation, но его этап калибровки ограничивается корректировкой одного порогового параметра. Следовательно, форма наборов прогнозов должна быть установлена заранее, как правило путем ее установки на зарезервированную часть калибровочных данных. Мы внедряем многовариантное последовательное прогнозирование (МКП), рамочную систему, которая совместно оптимизирует и калибрует несколько параметров прогнозирования в рамках одной проблемы оптимизации, устраняя разделение калибровочных данных без ущерба для гарантий ограниченного охвата выборок. Исходя из теории сценариев, принципиальной основы для сертификации решений на основе данных, мы предлагаем два возможных варианта: RemMCP, основанный на ограниченной оптимизации с удалением ограничений, который обобщает раздельные конструкционные прогнозы; и RelMCCP, основывающийся на наказуемой оптимизации при ограничительном релаксации, что также поддерживает неконвергентные проблемы, хотя и в более высокой степени.