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使用随机森林接近性进行分位数回归
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过随机森林模型的特征空间相似性来解释其样本外表现。该方法将预测重写为训练数据点目标标签的加权平均，并生成观测的归因，补充了现有的可解释性方法。研究在美国公司债券定价模型中进行演示，并与其他模型可解释性方法进行了比较。
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关键要点
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提出了一种新方法，通过随机森林模型的特征空间相似性来解释样本外表现。
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该方法将预测重写为训练数据点目标标签的加权平均，并生成观测的归因。
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研究在美国公司债券定价模型中进行演示，并与现有的可解释性方法进行了比较。
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延伸问答
随机森林模型的特征空间相似性如何用于解释样本外表现？
通过利用特征空间中点之间的相似性，该方法将预测重写为训练数据点目标标签的加权平均，从而解释样本外表现。
这项研究是如何演示其方法的？
研究在美国公司债券定价模型的背景下演示了该方法，并与现有的可解释性方法进行了比较。
该方法与现有可解释性方法相比有什么优势？
该方法补充了现有的可解释性方法，如SHAP，提供了更准确的观测归因。
如何生成模型预测的观测归因？
通过将预测重写为训练数据点目标标签的加权平均，生成模型预测的观测归因。
随机森林模型的可解释性方法有哪些？
现有的可解释性方法包括SHAP等，但本文提出的方法提供了新的视角。
该研究的主要贡献是什么？
主要贡献是提出了一种新方法，通过随机森林模型的特征空间相似性来解释样本外表现。
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