Er zijn vele artikelen geschreven over het gebruiken van machine learning modellen voor actuariële doeleinden. Echter, de meeste van deze modellen produceren alleen een puntschatting, terwijl veelal een betrouwbaarheidsinterval of distributie gewenst is. ‘Conformal prediction’ is een techniek die de laatste jaren in opkomst en in ontwikkeling is, waarbij de onzekerheid gekwantificeerd kan worden voor ieder model type. In dit artikel beschrijf ik de beginselen van deze techniek.
