使用xgboost进行分类时，如何获得置信区间或预测离散度量？

Question

如何在使用xgboost进行分类时获得置信区间或预测离差度量？

因此，例如，如果xgboost预测事件的概率为0.9，那么如何获得该概率的置信度？

这种信心也被认为是异方差的吗？

Answer 1

要为xgboost模型生成置信区间，您应该训练几个模型（您可以使用套袋）。每个模型都会为测试样本生成一个响应 - 所有响应都将形成一个分布，您可以使用基本统计信息轻松地计算置信区间。您应该为每个测试样本生成响应分布。