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使用梯度提升機獲得預測區間
機器學習方法被廣泛用於根據資料預測結果；然而，這些方法通常著重於提供點預測。在醫療和金融等許多應用中，目標不僅是準確預測，還要評估這些預測的可靠性。預測區間是量化預測準確性的可靠工具，它會給出一個上下界限，真實結果很有可能會落在這個範圍裡。您可能想知道，是否可以使用任何機器學習方法來建立統計上有效的預測區間，而無需任何分配假設。
在本文中，Stata資深統計學家介紹Conformal Prediction的概念，並著重於Romano, Patterson, and Candes (2019) 提出的Conformalized quantile regression (CQR)方法，示範如何使用Stata的h2oml指令套件來估計預測區間。
來源：Prediction intervals with gradient boosting machine
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