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GBDTによる分位点回帰は推論時の誤差を正確には表していない - KAKEHASHI Tech Blog
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Musubi AI在庫管理の機械学習エンジニアをやっている中野です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calend... Musubi AI在庫管理の機械学習エンジニアをやっている中野です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2023 の1日目の記事になります。 昨年はprophetについて書きましたが今年は勾配ブースティングにしました。 医薬品や食料品、アパレルなどの需要予測において平均値ではなく95%点や99%点を要求されるケースがままあります。 例えばコンビニおにぎりの在庫管理において需要予測の平均値だけ発注していれば2回に1回程度は欠品してしまうでしょう。こういった場合に予測の95%点を発注すれば欠品をおよそ20回に1回へと低減できます。 GBDTでもこのような確率点を返す予測が可能なのですが解釈や使い方には注意が必要そうです。 分位点回帰とは MAEを最小化するモデルが中央値を予測しているのはよく知られていますが分位点回帰はこれを一般化したものです。 分位点回帰では以下のよう