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
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98