面向协变量偏移的草图校准共形预测方法

研究者提出"草图校准"（sketched calibration），用压缩协变量 Z=T(X) 的比值做加权共形预测，压缩不会增加偏移相关的校准成本，目标覆盖率至少为 1−α−Δ_T。在异方差模拟中，一维草图将无限预测集比例从 37.8% 降至 8.0%，平均覆盖率 92.3%（目标 90%）。