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回帰
不均衡回帰で稀な高値を予測する—LightGBMの8条件を比較
LightGBMの回帰で少数の高値だけ大きく外れるとき、重み付け、リサンプリング、分位点回帰、対数変換のどれを試すべきか。高値側のMAEと全体RMSEを合成データと住宅価格データで比較し、改善と悪化の交換を整理します。
回帰の評価指標はどう選ぶ？RMSE・MAE・MAPEの違いを比較
回帰モデルの評価でRMSE・MAE・MAPEの順位が違ったとき、どれを信じればよいのでしょうか。外れ値やゼロ付近の値が各指標へ与える影響を比べ、選び方を3段階で整理します。
LightGBMの分位点回帰で予測区間を作る｜CQR補正の効果を検証
LightGBMの分位点回帰で作った名目90%の予測区間は、真値を含んだ割合が8割強にとどまりました。CQRで補正すると約90%へ戻る一方、区間の平均幅は約18〜20%増えます。合成データ12,000件・5シードで実カバレッジ、平均幅、領域ごとのばらつきまで測り、再現コードとあわせて解説します。