快速森林分位数回归（Fast Forest Quantile Regression）是一种用于回归任务的机器学习方法，旨在预测目标变量的特定分位数值。与传统回归模型不同，分位数回归能够提供目标变量的不同分布信息，而不仅仅是均值预测。这在需要估计不确定性范围或分布特征的应用中非常有用。 1. 核心概念 回归树：用于回归任务的决策树，通过一系列分裂条件预测连续目标变量。随机森林：通过集成多棵回归树

1、介绍 Quantile Loss（分位数损失）是用于回归问题的一种损失函数，它允许我们对不同分位数的预测误差赋予不同的权重。这对于处理不同置信水平的预测非常有用，例如在风险管理等领域。 当我们需要对区间预测而不单是点预测时 分位数损失函数可以发挥很大作用 2、公式 其中，是实际目标值， 是模型的预测值， 是分位数水平，通常取值在 0 和 1 之间。         我们如何