本文描述了最新的回归技术随机森林分位数回归森林（QRF）的新扩展，以应用于具有数千个特征的高维数据。 我们提出了一种新的子空间采样方法，该方法从两个单独的特征集中随机抽取一个特征子集，一个特征集包含重要特征，另一个特征集包含次要特征。 这两个功能部件集基于功能部件的重要性度量对输入数据进行分区。 通过使用特征置换产生分区原始重要性特征评分首先进行，然后应用p值评估将重要特征与次要特征分开。 新的子空间采样方法能够从袋装样本数据生成树，而回归误差较小。 对于点回归，我们从两个分位数Q0：05和Q0：95之间的范围中选择Y的预测值，而不是回归随机森林中使用的条件均值。我们的实验结果表明，具有这些扩展的随机森林要优于回归随机森林和分位数回归森林减少均方根残差。

碳排放“不确定性”计算、“不确定性范围”计算、5%分位数、95%分位数等计算，通过EXCEL中自带函数进行相关参数计算，并把EXCEL函数公式化，可移植其它平台！

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或许当你看到一行代码的时候，你也已经想到了不会是  python  吧！还真不巧，你说对了，就是使用python。 很多知识想简单处理python的同志们（指并不怎么学python，但偶尔使用写个小分析啥的。）就像进行数据处理的时候，有时会遇到求极值（最大值、最小值）、平均值、中位数和四分位数（25%、 75%）的情况。 这一篇博客就是你的福音，让你绝对0基础使用python 进行数据分析。 1、下载py的环境。 这里引用一个简书作者：https://www.jianshu.com/p/5f1feb201fde的安装。 或者直接去官网下载py。 2、数据准备 我的在D盘新建一个xls文件，进行

４．四分位数(Quartile) 定义：通过三个点将全部数据等分为四部分，处在分位点上的数值就是四分位数． 特点： 主要指排序后25%（下四分位数）和75%（上四分位数）的位置上． 不受极端值的影响 主要用于顺序数据，也可用于数值型数据，但不能用于分类数据

针对风电功率预测问题，在现有预测方法和概率性区间预测的基础上，提出基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法采用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络(LSTM)的输入、遗忘、记忆、输出参数进行估计，得出未来200 h内各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM网上的风电功率实际数据的仿真结果表明，所提方法不仅能得出较为精确的点预测结果，而且能够获得风电功率完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比，其精度更高，且在同等置信度下的预测区间范围更小。

matlab代码替换分类散点图（带有数据点的箱须图） 替代了MATLAB中提供的传统箱形图和晶须图（命令箱图）。 分类散点图还显示了数据点，这对于可视化基础分布非常有用（类似于小提琴图）。 例子 该代码被设计为MATLAB中内置boxplot函数的极其可定制的替代方案。 语法非常类似于boxplot。 下面是该函数的一些用法示例。 示例1：使用CategoricalScatterplot代替箱线图 % load a sample dataset load carsmall % Use matlab's boxplot boxplot(MPG,Origin) title('Miles per Gallon by Vehicle Origin') xlabel('Country of Origin') ylabel('Miles per Gallon (MPG)') 汽车样本数据集的传统箱形图如下所示： % Use CategoricalScatterplot CategoricalScatterplot(MPG,Origin) title('Miles per Gallon by Veh

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Eviews计算CoVaR的步骤，分位数回归方法和GARCH方法。