使用sci-kit学习机器学习获得回归中可能的值间隔

Question

我正在尝试使用回归来预测一个值。对于给定的一组自变量，我得到一个固定数作为期望值。但是，是否可以获得一个值范围，以便说最大可能值为x，最小可能值为y。

使用

regr = linear_model.LinearRegression()

regr.fit(X_train, Y_train)  

pred = regr.predict([[a, b]])

pred的值是10，但我宁愿想要像max = 12和min = 8

简单地说一系列价值观。

更新

试图研究GMM，不确定这是否适用于此。

尝试了Gausian流程，但它再次给出了像11.137631这样的单一值，这真的不是因为我正在寻找一系列的价值而不是单一的价值。

Answer 1

线性回归总是为给定的输入向量提供相同的结果，但是在迭代中使用随机森林回归量会在每次迭代时给出不同的结果，并且可以用于从给定的输入向量预测中获得最小和最大可能值。