列の数値ベクトルです。内の観測値の個数です。観測値と推定された中央値をプロットします。中央値および平均応答を比較します。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。百分位数を予測します。百分位数が含まれています。観測値と推定された中央値をプロットします。予測区間を比較します。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。つの学習観測値の無作為標本について、応答の重みを予測します。学習標本をプロットし、選択された観測値を特定します。列のスパース行列です。列はテスト観測値に、行は学習標本内の応答に対応します。応答の重みは、指定された分位確率に依存しません。応答を昇順にソートし、さらにそれによって導かれたインデックスを使用して応答の重みをソートします。並べ替えられた応答の重みの各列に対する累積和を計算します。