学习过程中，在计算置信度与置信区间的时候，所估计的变量常常是总体的某个参数（均值、方差等等）。
这时的已知条件一般为样本（通常还有总体分布），未知的，也是需要估计的是总体参数，因为仅仅估计某一个点的准确度不够，所以使用一个区间来估计这个参数，这个区间也就是置信区间。
置信度（0-1）即代表对应的置信区间的精确程度（不是概率），置信度越大，置信区间也越大，极限情况置信度等于1，那么对应的置信区间便为参数所能取到的整个范围。
相比于置信区间，获取预测区间时，已知信息为总体的分布（我认为这个属于模型的测试部分，对应置信区间，就是模型的训练部分）和单个样本的信息（例如x），未知的就是需要预测的事物，预测区间是对于单个样本的预测而言的（例如标签y），置信区间的公式在总体分布确定时很常见，但网上关于预测区间的公式较少，所以找到之后会进行更新。。。
现在找到的就是：预测区间=预测值 +/- 参数*标准差 ，这个参数受置信度和总体分布的影响，置信度越大，参数越大，极限情况置信度等于1，那么预测范围就要覆盖整个可取值范围。
稍微看了看论文，现在很多使用区间预测的方法不是在预测之后进行区间计算，而是建立一个区间预测模型。之后发现一篇文章（2008年的文章，不知道这种方法是否过时，
https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFD2008&filename=JLXB200801023&uniplatform=NZKPT&v=A79YAcwZ7D9qBqoDfoD-UXHo1bUhzmFrucfa-0tvxsFWkUEsO7J9125Dcwg-6G-s
陈果,周伽.小样本数据的支持向量机回归模型参数及预测区间研究[J].计量学报,2008(01):92-96.
），文中提出两种预测之后区间计算方法。
这里认为预测值和真实值，存在某种关系：
这样可以得到：
个人认为，置信区间常用于训练期间，利用可知的样本，对总体参数进行估计；预测区间用于测试期间，利用已经获取的模型，对单个样本进行预测。预测区间常常大于置信区间。
根据2008年的这篇文章，可以看出根据正态分布虽然简单，但是需要求误差的方差项，这一项是比较困难的，因此在实践中似乎t分布的方法更实用。
