标签： regression forecasting bounds
我使用xgboost，梯度增强，随机森林或决策树等几个回归量来预测连续目标值。 我有一些补充信息，比如我知道我的预测（目标值）基于我在给定范围内的所有特征。
有没有办法更有效地将这些边界作为这些算法的一个特征，而不是验证已预测值的范围，只进行一些后处理。
请注意，只需简单地设置目标值的下限和上限，这些算法不一定会学会有效地计算给定范围内的预测。我正在寻找更有效的方法来考虑这些边界作为给定的数据。
谢谢