deel-ai/puncc

何を解決するか

Puncc は、任意の機械学習モデルからの点予測を、厳密な不確実性推定を持つ予測区間または予測集合に変換する方法を提供します。データが交換可能（i.i.d.）である限り、真の出力がユーザー定義の誤差率（alpha）内に含まれることを保証します。

動作方法

このライブラリは、最先端の順序付き予測アルゴリズムを多数実装しています。既存の予測モデルをラップして、校正データセット上で非適合スコアを計算し、そのスコアを使って新しいデータに対する予測区間（回帰用）または予測集合（分類用）を生成します。

対象ユーザー

モデルの信頼性のある不確実性評価が必要なデータサイエンティストやMLエンジニア。モデルアーキテクチャにかかわらず（Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow/Kerasと互換）利用可能。

特徴

• 広範なタスク対応: 回帰、分類、オブジェクト検出、異常検出をサポート。
• モデル非依存: ラッパーAPIを介して任意の予測モデルと連携可能。
• 多様なアルゴリズム: SplitCP、CQR、APS、RAPSなど多数の実装を含む。
• 柔軟なAPI: 標準的な手順に向けた高レベルの直接アプローチと、カスタムの非適合スコアや校正ロジックを実装するための低レベルAPIを提供。
• 評価ツール: 順序付きプロセスの評価に使える組み込みメトリクスとプロット機能。