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California Housing Example
C
California Housing Example
quantile-forestによって開発
これは分位点フォレストに基づく回帰モデルで、カリフォルニア州の住宅価格を予測し不確実性推定を提供します。
ダウンロード数 22
リリース時間 : 9/14/2024
モデル概要
このモデルはカリフォルニア住宅データセットで訓練されており、分位点回帰を行い予測区間を生成できるため、不確実性推定が必要な回帰タスクに適しています。
モデル特徴
分位点予測
平均値予測だけでなく、異なる分位点の値を予測可能
不確実性推定
予測区間を提供し、予測の不確実性を定量化可能
sklearn互換
scikit-learnエコシステムと互換性があり、既存のワークフローへの統合が容易
モデル能力
表データ回帰
分位点予測
予測区間生成
不確実性定量化
使用事例
不動産
住宅価格予測
カリフォルニア州の異なる地域の住宅価格中央値を予測
R二乗値が0.806を達成
リスク評価
価格変動評価
住宅価格の可能性のある変動範囲を評価
異なる分位点の予測結果を提供
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