uncertainty-toolbox:用于预测性不确定性量化，校准，指标和可视化的python工具箱-源码

不确定性工具箱 用于预测不确定性量化，校准，python工具箱。 另外：的以及的集合。 许多机器学习方法会返回预测以及某种形式的不确定性，例如分布或置信区间。 这就引出了一个问题：我们如何确定最佳的预测不确定性？ 产生最佳或理想不确定性是什么意思？ 我们的不确定性是否准确且经过良好校准？ 不确定性工具箱提供了用于量化和比较预测性不确定性估计值的标准度量，提供了这些度量的直觉，生成了这些度量/不确定性的可视化效果，并实施了简单的“重新校准”程序来改善这些不确定性。 该工具箱当前专注于回归任务。 工具箱内容 不确定性工具箱包含： 与预测不确定性量化相关的。 评估预测不确定性估计的质量的。 预测不确定性估计和指标。 用于改善预测变量校准的方法。 有关度量标准和方法的相关。 安装 不确定性工具箱需要Python 3.6及更高版本。 要安装，请克隆并通过cd进入此仓库，然后运行： $