分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间
本文将深入探讨CQR的理论基础、技术实现、与传统方法的比较，以及它在医疗、金融、能源和气候科学等多个领域的实际应用。
神经网络中的分位数回归和分位数损失
在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。Quantile loss允许我们根据所关注的分位数来量化预测的不确定性。
本文将深入探讨CQR的理论基础、技术实现、与传统方法的比较，以及它在医疗、金融、能源和气候科学等多个领域的实际应用。
在分位数回归中，我们不仅关注预测的中心趋势（如均值），还关注在分布的不同分位数处的预测准确性。Quantile loss允许我们根据所关注的分位数来量化预测的不确定性。
