Я хочу предсказать продолжительность события. Когда я недооцениваю продолжительность события, это стоит мне 2 доллара (за минуту), а переоценка - 1 доллар (за минуту). Чтобы уловить этот ценовой дисбаланс, я попытался использовать квантильную регрессию LightGBM с альфа = 0,67 (67% квантиль).
Я ожидал, что это прекрасно переведет мою бизнес-задачу в задачу машинного обучения, но из любопытства я провел несколько проверок с разными прогонами, и оказалось, что 71% -в квантиль создает самые низкие затраты наменя в среднем, когда я делаю общий расчет стоимости с вышеупомянутыми числами, используя фактические и прогнозируемые значения различных моделей.
Как это возможно?