A gépi tanulás egyik alapproblémája az általánosítóképesség kérdése: egy véges minta alapján becsült modell egy ismeretlen, új mintaelemen vett hatékonyságának garantálása. Ennek a problémakörnek egy változata, amikor az új megfigyelést egy megadott valószínűséggel tartalmazó predikciós tartomány konstruálása a cél. Ha például független, azonos eloszlású (i.i.d.) bemenet-kimenet párjaink vannak, akkor egy új, véletlen bemenet függvényében szeretnénk a kimenetre egy garantált tartománybecslést (skalár esetben intervallumot), vagy ha egy idősorból van egy véges mintánk, a következő egy vagy több megfigyelésre szeretnénk egy sztochasztikusan garantált tartományt. A feladat eloszlás-független predikciós és konfidenfia tartomány konstrukciók vizsgálata és strukturális feltevések alapján való finomítása.