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quantile regression
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新方法推进机器学习中的不确定性量化 · 跟踪5个来源
研究人员介绍了评估机器学习模型中不确定性量化（UQ）的新方法。一种称为“决策对齐”的方法旨在确保UQ指标与下游决策效用有意义地相关，从而揭示了当前通用指标的缺陷。另一项进展侧重于多模态回归任务的高效UQ，将变分贝叶斯推理扩展到分位数回归和分类恢复等模型。此外，还提出了一种名为Ribbon的可扩展近似方法，该方法通过近似贝叶斯自举方法而不要求重复模型重新拟合，从而提供鲁棒的不确定性量化。
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新的SVM框架增强了重尾数据的量化回归
研究人员开发了一种新的支持向量机（SVM）框架，以改进具有重尾输入的重尾数据的量化回归。该方法侧重于极端观测值的角度分量，以增强外推场景下的泛化能力。该框架专为高维和非线性数据设计，提供理论保证，并通过对河流流量数据的实证研究证明了其实际相关性。