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Cost-Sensitive Conformal Prediction and Human-in-the-Loop Abstention for Imbalanced High-Stakes Decision Support: A Multi-Domain Benchmark
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Conformal prediction benchmarks show class-conditional methods restore minority-class coverage that standard approaches miss on imbalanced datasets.
- Pourquoi ça compte
- When building credit, fraud, healthcare, or safety systems where rare events carry high costs and prediction confidence matters.
- Vigilance
- Study covers tabular data only; results may not transfer to images, text, or other domains. Deployment requires careful threshold calibration.
- rag
- benchmark
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