Optimized Conformal Selection 框架：实现数据驱动评分下的有效多重检验与 FDR 控制

Optimized Conformal Selection (OptCS) 框架允许在灵活的数据驱动评分构建后，维持有限样本下的误报发现率（FDR）控制。 该框架提供了三种 FDR 控制程序，分别支持在多个候选评分函数中优选、利用所有标记数据进行无分割训练，以及结合全样本训练与模型选择。 作者通过模拟研究和在药物发现及大语言模型领域的实际应用验证了该方法的有效性。