
本稿では、データ分布シフトが生じる動的な環境において、従来の適合予測手法よりも効率的かつ堅牢な予測セットを生成する新しいオンライン適合予測アルゴリズム、SAMOCPを提案する。


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動的環境におけるマルチモデルアンサンブル適合予測


適合予測（CP）は、データの多様性とモデルの複雑さが増す現代のデータサイエンスにおいて、特に構造化データ、非構造化データ、動的データへの応用を中心に、新たな進化を遂げている、信頼性の高い予測の不確実性定量化（UQ）フレームワークである。



適合予測：データ中心の視点



物理情報構造因果モデル（PI-SCM）を使用して、分布シフト下での信頼性の高い適合予測を実現する。



信頼性の高い分布シフト下での堅牢な適合予測：物理情報構造因果モデルを用いた分析
