本文探讨了混合渐进式提升树与神经网络模型在点预测与概率预测中的应用，提出了多样化的机器学习模型和特征工程，优化了模型的精确性和不确定性跟踪。研究显示，该方法在多个真实数据集上表现优异，尤其在时间序列预测中取得显著提升。
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