Practical Conformal Prediction with Python
Lingua: inglese
Editore: Orange Education Pvt Ltd, 2026
- Brossura
- Nuovo
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Codice articolo L2-9788169646413
- Titolo
- Practical Conformal Prediction with Python
- Autore
- Sharma, Ravindra
- Editore
- Orange Education Pvt Ltd
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- PAP
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 8169646413
- ISBN 13
- 9788169646413
- Peso dell'articolo
- 367 grammi
Key Features
● Get a free one-month digital subscription to www.avaskillshelf.com.
● Responsible AI coverage using Conformal Prediction as a model-agnostic framework for uncertainty quantification.
● End-to-end case studies spanning classification, regression, forecasting, and real-world business applications.
● Practitioner-focused learning with chapter-end quizzes, coding exercises, and production best practices.
Book Description
The Most Important Prediction Is Not What the Model Says—It Is How Much You Can Trust It.
Most machine learning models tell you what they predict, but few tell you how much to trust that prediction. Practical Conformal Prediction with Python changes that — presenting Conformal Prediction(CP) as a robust, distribution-free, model-agnostic framework for generating statistically valid confidence intervals across diverse predictive tasks in Python.
You begin with the problem of model miscalibration and the mathematical foundations of Conformal Prediction, then advance through practical CP techniques for classification, regression, and forecasting using scikit-learn and statsmodels. Each chapter blends theory with implementation through structured experiments, reproducible examples, and chapter-end quizzes.
The final section covers scalable and adaptive CP methods designed for large datasets and real-time applications, alongside real-world business applications across diverse domains. By the end of the book, you will have both the theoretical grounding and practical expertise to build reliable, interpretable, and trustworthy AI systems using Conformal Prediction and Python.
What you will learn
● Apply Conformal Prediction techniques to measure and manage uncertainty in ML models.
● Implement CP methods for classification, regression, and time-series forecasting tasks.
● Evaluate model validity, coverage, and efficiency through structured reproducible experiments.
● Build scalable and adaptive CP methods for large datasets and real-time applications.
● Use Python libraries including scikit-learn and statsmodels for CP implementation.
● Apply Conformal Prediction to real-world business problems across diverse domains.
Table of Contents
1. The Illusion of Certainty
2. The Foundations of Conformal Prediction
3. Conformal Prediction for Classification
4. Conformal Prediction for Regression
5. Conformal Prediction for Forecasting
6. Scalable Conformal Prediction
7. Real-World Applications of Conformal Prediction
Index
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