MATLAB实现基于
轻量级梯度提升机（LightGBM）
进行多变量回归区间预测
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在多变量时间序列与多输出回归任务越来越复杂的今天，单一的点预测往往无法满足工程实践、金融风控、智能制造与能源调度等场景对“风险”和“不确定性”的精细管理需求。在真实业务环境中，决策者不只关心预测值本身，更关心预测值可能波动的上下界，例如未来某一时刻温度的90%置信区间、未来负荷曲线的95%可靠区间、未来价格的上下风险带等。为了在有限样本和高维特征场景中有效建模这种不确定性，基于梯度提升框架的集成学习方法成为重要工具，其中轻量级梯度提升机 LightGBM 凭借高效的直方图算法、叶子优先生长策略和对大规模数据的良好适应性，在工业界与学术界获得广泛采用。
在多变量回归问题中，常常需要同时预测多个相互关联的输出变量，例如同时预测多条传感器曲线、多个工艺质量指标或者多种能源载荷。传统方法通常为每个输出独立构建模型，忽略了输出之间的相关结构，也没有显式刻画预测区间。若仍 ...