In this paper, We assume that our uncertainty is described by a convex set of probabilities \({\mathcal {P}}\) , a.k.a. a credal set [1]}, defined over \(\mathcal {Y}\) . Such sets can arise in various ways: as a native result of the learning method [2]}, [3]}; as the result of an agnosticWith respect to the missingness process. estimation in presence of imprecise data [4]}; or as a neighbourhood taken over an initial estimated distribution \(\hat{p}\) , such as in distributionally robust approaches [5]}.

В этой статье мы предполагаем, что неопределенность описывается выпуклым множеством вероятностей \(\mathcal{P}\), также известным как кредальное множество [1], определенное над \(\mathcal{Y}\). Такие множества могут возникнуть различными способами: как естественный результат метода обучения [2], [3]; как результат оценки в присутствии неточных данных [4]; или как окрестность, взятая над начальным оценочным распределением \(\hat{p}\), например, в подходах, основанных на распределительной устойчивости [5].