Conformal prediction (등각 예측)은 예측 추론에서 불확실성 정량화 (uncertainty quantification)를 위한 일반적인 프레임워크를 제공하지만, 그 적용은 종종 계산 비용에 의해 제한됩니다. Jackknife+ 및 Jackknife-minmax를 포함한 최근 방법들은 전체 conformal prediction에 비해 효율성을 약간 희생하는 대신 더 빠른 계산을 달성하지만, 여전히 모든 관측치에 대해 leave-one-out 재적합 (refits)을 계산해야 합니다. 본 논문에서는 근사적 leave-one-out (ALO) 추정치를 통합함으로써 conformal prediction을 더욱 가속화하며, 점근적 커버리지 (asymptotic coverage) 및 효율성을 확립합니다. 우리의 증명은 고차원 통계학 (high-dimensional statistics)에서 ALO 교차 검증 위험 추정치 (cross-validation risk estimators)의 일관성을 분석하기 위해 개발된 방법론을 활용하지만, 단순히 훈련 공변량 $x_i$에서의 예측이 아니라 $x_{n+1}$에서의 예측을 위해 leave-$i$-out 잔차 (residuals)가 필요한 conformal prediction을 다루기 위해 적응이 필요합니다. 시뮬레이션 결과는 우리의 이론적 발견을 검증하며, ALO 기반 방법이 정확한 방법 (exact methods)과 유사한 커버리지 및 효율성을 달성하는 동시에 실행 시간을 크게 단축함을 보여줍니다.