以0.5为分位数水平下的预测值为确定性预测值

在分位数回归中，通过训练模型可以得到不同分位数水平下的预测值。如果我们关注的是分位数为0.5的水平，也就是中位数，那么这个预测值通常被称为确定性预测值。

在分位数回归中，通常使用一种特殊的损失函数来训练模型，使得模型能够同时预测多个分位数水平下的值。然而，在给定一个具体的输入样本时，我们可以通过模型直接预测出中位数对应的确定性预测值。

具体的实现方法可能因不同的分位数回归模型而有所不同，但一般来说，可以通过选择分位数为0.5对应的预测值来获取确定性预测值。这个预测值可能是模型在训练过程中学习到的中位数对应的输出值，或者是根据模型在训练集中观察到的分位数为0.5的样本进行插值得到的。

总之，在分位数回归中，分位数为0.5对应的预测值通常被称为确定性预测值，它代表了模型对于中位数水平下的输出的预测。

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具体地，可以将深度残差网络的输出作为分位数回归模型的输入，训练模型时，可以使用一些损失函数来度量预测结果的准确性，例如 Pinball Loss 或 Quantile Loss。这些损失函数可以帮助模型学习到不同分位数的预测结果，并且能够对预测结果的置信度进行建模。

在测试阶段，可以将输入数据通过深度残差网络得到中间表示，然后通过训练好的分位数回归模型进行预测，得到一个区间范围。这个区间范围可以用于进行区间预测，例如对于一个房价预测问题，可以得到一个区间 [100,000, 150,000] 表示预测结果有很大的不确定性，但是房价预测的真实值很可能在这个区间内。

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具体地，可以将深度残差收缩网络的输出作为分位数回归模型的输入，训练模型时，可以使用一些损失函数来度量预测结果的准确性，例如 Pinball Loss 或 Quantile Loss。这些损失函数可以帮助模型学习到不同分位数的预测结果，并且能够对预测结果的置信度进行建模。

在测试阶段，可以将输入数据通过深度残差收缩网络得到中间表示，然后通过训练好的分位数回归模型进行预测，得到一个区间范围。这个区间范围可以用于进行区间预测，例如对于一个房价预测问题，可以得到一个区间 [100,000, 150,000] 表示预测结果有很大的不确定性，但是房价预测的真实值很可能在这个区间内。