문득 궁금한 Quantile Loss

ref 1 : 분위수 회귀(QUANTILE REGRESSION) / http://ds.sumeun.org/?p=2173
ref 2 : Quantile Loss / https://henrypaik1.github.io/2020/04/08/quantile-regression/

결론 :

• 중앙값을 구할때는 MAE 값을 구한다.
• 그럼 n % quantile 을 구할때는 weighted MAE 를 사용한다.
• 학습에 이용되는 표본에 대해서, 80% 분위수를 구하고 싶다면
• q-분위수에서 기준에 미달하는 샘플의 개수와 기준 이상인 샘플의 개수의 비율이 q : 1-q 가 된다는 "특징"을 이용하여
• 기준에 미달하는 데이터에 대한 Loss = MAE * 1-q
• 기준 이상에 해당하는 데이터에 대한 Loss = MAE * q
• 이런 식으로 weighted MAE 를 적용해준다.