CoCP：面向自适应保形预测的协同优化方法

研究者提出 CoCP 方法，通过将预测区间参数化为中心与半径并交替优化，解决回归保形预测在异方差和偏斜分布下的中心固定与低效问题。该方法在保证有限样本边际有效性的同时，理论上可证明达到渐近条件覆盖与最优区间长度。实验表明 CoCP 能生成更紧凑的区间并提升经验条件覆盖可靠性，代码已开源。