從線性模型到決策樹再到深度學習的分位數迴歸

假設房地產分析師想要根據家庭、年齡以及就業中心的距離來預測房價。其典型的目標是在給定這些因素的狀況下生成最佳房價點估計，其中"最佳"一般是指預測與現實之間的最小平方誤差。 html 可是，若是他們想要預測的不僅是單一的估計，還有其範圍呢？這稱爲預測區間，產生它們的通常方法稱爲分位數迴歸。在這篇文章中，我將描述這個問題是如何正式化，如何採用六種線性，基於決策樹和深度學習的方法中實現它（在Python

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