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Uncertainty Quantification in SVM Prediction
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内容提要
本文研究了支持向量机（SVM）在预测中的不确定性量化，提出了稀疏支持向量分位回归（SSVQR）模型，以提高预测区间的质量，并通过特征选择减少高维数据集中的特征数量。实验结果表明，SVM在概率预测任务中优于现代深度学习模型。
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关键要点
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本文研究了支持向量机（SVM）在回归和预测任务中的不确定性量化。
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提出了稀疏支持向量分位回归（SSVQR）模型，引入稀疏性以改进预测区间的质量。
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通过特征选择算法减少高维数据集中的特征数量。
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实验结果表明，SVM在概率预测任务中的表现优于现代深度学习模型。
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