Benchmark di Predizione Conforme per il Supporto Decisionale ad Alto Rischio con Classi Sbilanciate

Un recente studio pubblicato su arXiv (2607.27143) valuta le tecniche di predizione conforme in aree critiche di decision-making come il credit scoring, il rilevamento di frodi, la sanità e la sicurezza industriale. I risultati rivelano che la predizione conforme marginale convenzionale fallisce significativamente nel coprire le classi minoritarie rare, con una copertura che scende fino allo 0,5% in alcuni dataset. Questo benchmark valuta la CP marginale, la CP condizionale di classe (Mondrian) e le strategie di astensione controllate dai costi su 15 dataset tabulari sbilanciati del mondo reale, utilizzando 7 modelli di classificazione, 3 metodi di calibrazione delle probabilità e 10 semi casuali, culminando in 3.150 prove sperimentali. I risultati indicano che la CP Mondrian migliora la copertura delle classi minoritarie, con un miglioramento medio di 61,7 punti percentuali.