これは、「BASE Advent Calendar 2018」の6日目の記事です。 DataStrategyの齋藤(@pigooosuke)が担当します。 devblog.thebase.in はじめに 機械学習エンジニアの人は、分類や回帰などの課題に取り組むにあたって、偉い人や導入先の部門から「その予測どれぐらい外れるの?」「学習モデルの予測に対してどうリスク評価をすればいいの?」と尋ねられることはありませんか? そのような場面で活躍するかもしれないQuantile Regression(分位点回帰)のお話をします。 回帰モデルの評価 カテゴリーを予測するような分類問題では、各クラスでの精度を確認することはできます。しかし、売上や何かしらの値を予測する回帰問題では、そのモデルにおける特定地点での単一の予測値しか出力することが出来ず、その分布を把握することは単純ではありません。 # sci