共形预测(conformal prediction)是一种置信度预测器，它生成具有用户定义的错误率的预测。在某个置信度水平下，所有预测范围的那部分将包括正确的标签或值(分别用于分类和回归问题)。共形预测的好处之一是它可以逐个类地应用，独立保证每个类的错误率。这对于不平衡的分类问题特别有用，因为其可以大大减少偏差。

本教程的目标是详细介绍一种在机器学习中广受欢迎的不确定性量化方法，即共形预测（Conformal Prediction）。