Как получить гарантированно точный прогноз без магии статистики: разбор конформных предсказаний

Модель может выдавать уверенный прогноз, но насколько ему можно верить для конкретного объекта? Конформные предсказания решают эту проблему, добавляя к результату интервал или набор классов с формальной гарантией покрытия — без предположений о распределении данных. Метод работает поверх любой ML-модели.

В статье разбирается, как это работает для регрессии и классификации, где ломается маргинальная гарантия и что делать при дрейфе данных. Это практический гайд для тех, кто хочет повысить надёжность прогнозов в production-среде.