Conformal Bayes는 베이즈 사후 예측과 공준 교정을 결합하여 통계적 유효성과 기하학적 효율성을 모두 갖춘 예측 집합을 생성합니다. 레이블 이동 환경에서 사후 교정은 중요도 가중치 양수량으로 공준 임계값을 수정하여 사후 분포를 목표 도메인으로 기울입니다. 학습 중 적응은 사후 분포 자체를 목표 도메인으로 기울여 목표 예측을 기반으로 최고 예측 밀도 영역(HPD)을 예측 집합으로 만듭니다.