摘要： 在传统机器学习中，回归和分类任务通常被简化为输出一个单一的确定值（如预测房价为100万元）或硬分类结果（如图像分类为“猫”）。然而，现实世界的数据往往充满不确定性、噪声和复杂性，简单地输出一个固定值往往忽略了这些因素，也无法准确表达模型对结果的信心。 例如，在房价预测中，尽管模型给出了一个100万元 阅读全文