分位数回帰は、条件付き分位数を予測するための非常に有用な手法です。Pythonのscikit-learnライブラリには、この目的のためのQuantileRegressorクラスが含まれています。
以下に、QuantileRegressorを使用して分位数回帰を行う基本的なコードスニペットを示します。
from sklearn.linear_model import QuantileRegressor
import numpy as np
n_samples, n_features = 10, 2
rng = np.random.RandomState(0)
y = rng.randn(n_samples)
X = rng.randn(n_samples, n_features)
reg = QuantileRegressor(quantile=0.8).fit(X, y)
prediction = reg.predict(X)
このコードでは、QuantileRegressorクラスをインポートし、ランダムなデータセットを生成しています。その後、fitメソッドを使用してモデルを訓練し、predictメソッドを使用して新しいデータの分位数を予測しています。
分位数回帰は、異常値に対して頑健であり、ノイズの分布が正規でない場合や、ノイズの分散が一定でない場合（異方性）に特に有用です。
以上がPythonでの分位数回帰の基本的な実装方法です。詳細な情報やより高度な使用法については、scikit-learnの公式ドキュメンテーションを参照してください。.