TorchCP
给深度学习预测加上可证明的可靠性边界，一行代码搞定不确定性量化。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 482
使用教程
环境要求
- Python
- PyTorch
安装与启动步骤
-
1直接装包
已发布到包索引，一条命令装完。
pip install torchcp -
2跑一个置信预测示例
先用自带示例确认接口形态。
-
3换自己的模型输出
把分类器的 logits 换成自己的即可。
如何确认成功
用自己的模型输出跑一次，能得到带覆盖率保证的预测集合，且覆盖率随显著性水平变化
注意事项
- 它是保形预测的工具箱，做的是给已有模型输出加统计保证，不是训练模型。
- 核心概念是覆盖率与预测集合大小，用之前先理解这两者的取舍。
- 接口设计贴着 PyTorch，接自己的模型只需换数据来源。
核心亮点
- 模块化设计，预测器/校准器/评分函数可自由组合，实验配置灵活
- 内置多种经典保形算法（Split CP、CV+、Jackknife+），开箱即用
- 与 PyTorch 原生集成，无需改造现有模型即可接入
不足之处
- 早期项目，文档和示例相对有限
- 目前主要支持回归和分类任务，对结构化输出覆盖不足
适用场景
- 学术研究中对比不同保形预测方法的实证效果
- 工业场景下为深度学习模型输出附加可靠性区间，辅助风险决策
- 教学场景中演示不确定性量化原理与算法实现
替代项目
MAPIE、crepes、nonconformist
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