使用xgboost进行分类时，如何获得置信区间或预测离散度的度量？

Question

使用xgboost进行分类时，如何获得置信区间或预测离散度的度量？

因此，例如，如果xgboost预测某个事件的概率为0.9，那么如何获得对该概率的置信度？

是否也将这种置信度假定为异方差？

Answer 1

为了产生xgboost模型的置信区间，您应该训练几个模型（您可以为此使用装袋法）。每个模型都会对测试样本产生一个响应-所有响应都将形成一个分布，您可以从中轻松使用基本统计信息计算置信区间。您应该为每个测试样本生成响应分布。