コンフォーマル予測の本を選ぶときは、理論を深めたいのか、実装まで試したいのか迷いますよね。
扱う課題や実装に使うツールを確かめると、学びたい内容に合わせて候補を絞れます。
今回は、理論や応用課題からPythonでの実装まで学べる5冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 扱う内容 | 実装環境 | 参考価格（2026-10-13時点） |
|---|---|---|---|
 Conformal Prediction for Reliable Machine Learning | 分類・回帰・クラスタリング、能動学習・モデル選択・変化検知 | — | 18,818円 |
 Practical Conformal Prediction with Python | 分類・回帰・予測 | scikit-learn・statsmodels | 6,647円 |
 Algorithmic Learning in a Random World | 独立同分布データに適用した際の予測器の信頼性 | — | 4,050円 |
| Introduction To Conformal Prediction With Python | 分類・回帰・分位点回帰 | Python・MAPIE | 最低 $19.00／推奨 $25.00 |
| Conformal Prediction: A Gentle Introduction | 構造化出力・分布シフト・時系列・外れ値・予測棄権モデルへの拡張 | Python・Jupyter Notebook | $80.00 |
Conformal Prediction for Reliable Machine Learning
コンフォーマル予測の理論から応用まで、英語の専門書で学びたい大学院生には、本書がおすすめです。
理論・適応手法・応用の3部で構成され、分類・回帰・クラスタリングに加えて、能動学習やモデル選択、変化検知、異常検知も扱っています。
医療診断・顔認識・金融リスク予測など、リスク感度の高い現実世界のパターン認識用途も例として取り上げています。
Practical Conformal Prediction with Python
分類・回帰・予測を対象に、不確実性の扱いをPythonで実装しながら学びたい方には、本書がおすすめです。
不確実性の定量化を扱い、scikit-learnとstatsmodelsを使ったコンフォーマル予測の実装も紹介しています。
GitHubからコードをダウンロードでき、大規模データセットやリアルタイム用途向けに設計された、スケーラブルで適応的な手法も扱っています。
本書は英語版です。
Algorithmic Learning in a Random World
コンフォーマル予測の数学的な理論と実験の両方を学びたい方には、本書がおすすめです。
独立同分布データに適用した場合の予測器の信頼性を数学的に示し、実験的な研究も紹介しています。
本書は英語です。
Introduction To Conformal Prediction With Python
機械学習の基礎があり、コンフォーマル予測の考え方や実装例を学びたい方には、本書がおすすめです。
本書ではコンフォーマル予測の直観を解説し、分類・回帰・分位点回帰を扱うほか、PythonとMAPIEを使った適用例も紹介しています。
コード例に沿って学ぶには、Pythonの基礎か、少なくとも別のプログラミング言語の基礎を知っておく必要があります。
PDF・EPUBの電子書籍版で、EPUBはすべての電子書籍リーダーに対応しているとは限りません。
Conformal Prediction: A Gentle Introduction
コンフォーマル予測を実践例から学び、分布自由な不確実性定量化を理解したい方には、本書がおすすめです。
Pythonコード例と実データ用のJupyter Notebookが掲載されており、コンフォーマル予測の手法を具体例に沿って学べます。
構造化出力や分布シフト、時系列、外れ値、予測棄権モデルに向けた拡張も紹介しています。
本書は英語です。
学びたい内容に合わせて選ぶ
- 理論を軸に学びたい人
- Pythonの実装例を見ながら学びたい人
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