Quantile Regression on Scenario 1
0.1678MAE (τ=0.05)ConquerNet
Evaluation results
| Method | Links | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| ConquerNetModel=Model A, n=5000, Kernel=Gaussian2026.05 | 0.1678 | 0.0826 | 0.0647 | 0.0859 | 0.1516 | |
| BaselineModel=Model A, n=50002026.05 | 0.1718 | 0.096 | 0.0781 | 0.0948 | 0.1583 | |
| ConquerNetModel=Model B, n=10000, Kernel=Epanechnikov2026.05 | 0.2062 | 0.0876 | 0.0621 | 0.0791 | 0.1589 | |
| ConquerNetModel=Model A, n=1000, Kernel=Epanechnikov2026.05 | 0.2707 | 0.1715 | 0.123 | 0.1607 | 0.287 | |
| ConquerNetModel=Model A, n=1000, Kernel=Uniform2026.05 | 0.2713 | 0.1654 | 0.1246 | 0.1671 | 0.2926 | |
| ConquerNetModel=Model A, n=1000, Kernel=Gaussian2026.05 | 0.2775 | 0.1645 | 0.1204 | 0.1587 | 0.278 | |
| BaselineModel=Model A, n=10002026.05 | 0.2805 | 0.1798 | 0.131 | 0.1622 | 0.2792 | |
| BaselineModel=Model B, n=10002026.05 | 0.3414 | 0.1974 | 0.1484 | 0.1948 | 0.3444 |