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California Housing Example
C
California Housing Example
由quantile-forest開發
這是一個基於分位數森林的迴歸模型，用於預測加州住房價格並提供不確定性估計。
下載量 22
發布時間 : 9/14/2024
模型概述
該模型在加州住房數據集上訓練，能夠進行分位數迴歸並生成預測區間，適用於需要不確定性估計的迴歸任務。
模型特點
分位數預測
能夠預測不同分位數的值，而不僅僅是均值預測
不確定性估計
提供預測區間，可以量化預測的不確定性
sklearn兼容
與scikit-learn生態系統兼容，便於集成到現有工作流中
模型能力
表格數據迴歸
分位數預測
預測區間生成
不確定性量化
使用案例
房地產
房價預測
預測加州不同區域的房價中位數
R平方值達到0.806
風險評估
價格波動評估
評估房價可能的波動範圍
提供不同分位數的預測結果
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