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California Housing Example

由 quantile-forest 开发
这是一个基于分位数森林的回归模型,用于预测加州住房价格并提供不确定性估计。
下载量 22
发布时间 : 9/14/2024

模型简介

该模型在加州住房数据集上训练,能够进行分位数回归并生成预测区间,适用于需要不确定性估计的回归任务。

模型特点

分位数预测
能够预测不同分位数的值,而不仅仅是均值预测
不确定性估计
提供预测区间,可以量化预测的不确定性
sklearn兼容
与scikit-learn生态系统兼容,便于集成到现有工作流中

模型能力

表格数据回归
分位数预测
预测区间生成
不确定性量化

使用案例

房地产
房价预测
预测加州不同区域的房价中位数
R平方值达到0.806
风险评估
价格波动评估
评估房价可能的波动范围
提供不同分位数的预测结果
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