regression model QH

回归模型是一种用于预测连续数值输出的统计模型。QH可能是指"Quantile Huber Regression"，它是一种基于分位数损失函数和Huber损失函数的回归模型。

Quantile Huber Regression（QH回归）是一种鲁棒回归方法，它结合了分位数回归和Huber损失函数的优点。分位数回归可以用于估计不同分位数下的条件分布，而Huber损失函数可以减小对异常值的敏感性。

QH回归的目标是最小化分位数损失函数和Huber损失函数的组合。分位数损失函数用于估计不同分位数下的条件分布，而Huber损失函数用于减小异常值的影响。通过调整分位数参数和Huber参数，可以平衡对不同分位数和异常值的拟合效果。

QH回归可以应用于各种回归问题，特别是在存在异常值或数据分布不符合正态分布假设的情况下，它能够提供更稳健的估计结果。