列のスパース行列として返されます。線形内挿を使用して分位数を予測します。よって分位数を推定するために応答の重みを使用できます。アンサンブル内の木を介して観測値を渡すことにより応答の重みを導き出します。Mdl.W、つまり観測値の重みになります。データセットを読み込みます。与えられたエンジン排気量に対して自動車の燃費を予測するモデルを考えます。carsmallデータセット全体を使用して、バギングされた回帰木のアンサンブルに学習をさせます。個の弱学習器を指定します。