【摘 要】
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为解决分位数回归树模型预测性能低以及分位数回归梯度提升树模型计算成本高的缺陷,文章基于分位数回归方法和提升树模型,提出了分位数回归提升树模型（QRBT）,并给出了其具体算法.该模型一方面优化过程更为简单,节约了计算成本,另一方面加总多个分位数回归树模型,提高了预测性能.通过数值模拟和应用研究发现:与线性分位数回归,分位数回归树以及分位数回归梯度提升树模型相比,QRBT模型不仅能够获得更高的估计和预
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（20BTJ052）； 山东省社会科学规划研究项目（20CTJJ01）； 全国统计科学研究一般项目（2019LY101）资助课题；
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为解决分位数回归树模型预测性能低以及分位数回归梯度提升树模型计算成本高的缺陷,文章基于分位数回归方法和提升树模型,提出了分位数回归提升树模型（QRBT）,并给出了其具体算法.该模型一方面优化过程更为简单,节约了计算成本,另一方面加总多个分位数回归树模型,提高了预测性能.通过数值模拟和应用研究发现:与线性分位数回归,分位数回归树以及分位数回归梯度提升树模型相比,QRBT模型不仅能够获得更高的估计和预测精度,而且能够显著的降低运行时间.
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