CatBoostLSS:CatBoost扩展到概率预测

CatBoostLSS-CatBoost扩展到概率预测 我们提出了一个的新框架，该框架可预测单变量响应变量的整个条件分布。特别是， CatBoostLSS可以对参数分布的所有矩进行建模，即均值，位置，比例和形状（LSS），而不仅仅是条件均值。从广泛的连续分布，离散分布和混合离散连续分布中进行选择，对整个条件分布进行建模和预测可以大大增强CatBoost的灵活性，因为它可以使您对数据生成过程有更多的了解，并可以创建概率预测从中可以得出感兴趣的预测间隔和分位数。在下文中，我们简要介绍了CatBoostLSS的功能。 例子 模拟 我们从模拟的数据集开始，该数据集表现出异方差性，而其兴趣在于预测5％和95％的分位数。有关数据生成过程的详细信息，请参见。红色的点表示位于5％和95％分位数之外的点，由黑色虚线表示。 让我们将CatBoostLSS拟合到数据中。通常，语法类似于原始的CatBoost实现