xgb-forecastの信頼区間

専門家！たぶん、xgboostの信頼区間を計算する方法を知っていますか？私のデータは通常は分布されていないため、t分布のある古典的な数式は役に立ちません。または関係ありませんか？

いくつかの文献を提案する場合、それは非常に便利ですが、RおよびPython（ライブラリxgbのコンテキスト）でのアプローチも適切です。

おそらく、このように見えますが、どのように計算しますか？そしてこれを見つけました -それは正しいですか？

PS：データに関連する画像（リンクの制限）を追加できません。申し訳ありません。

これが答えです！ （鏡）

異常分散データの信頼限界を構築するには、デフォルトのように線形回帰ではなく、まず分位点回帰を構築する必要があります。これには、記事から派生した派生物を使用するか、Pythonでコードを単にコピーして、変数「目的」をカスタマイズする必要があります。勾配関数とガウス関数も変更する必要があります。すべてをプログラムした後、50番目の分位点の分位点回帰（これは初期回帰になります）を作成し、次に区間の2つの境界（たとえば、95と5）の2つの分位点回帰を作成します。その結果、初期回帰のより正確なモデルだけでなく、目的の間隔も得られます。