Привет, всякий раз, когда приходится иметь дело с рисками (прогноз погоды, медицинская диагностика, финансы, беспилотные авто и тд) возникает задача прогнозирования не просто точечного значения, а целого диапазона, в идеале всего условного распределения F(Y|X). Среди доступных для этого инструментов: Байесовские методы, квантильная регрессия, конформные предсказания и ансамблевые методы. К последним относится модификация случайного леса - Distributional Random Forest. Отличие от классического леса только в конце - для выбранного X оценивается близость со всеми точками из train набора по тому, как часто X попадает с ними в одни и те же листья в деревьях. Полученные меры близости используются в качестве весов для соответствующих значений Y из обучающей выборки, что в итоге дает непараметрическую оценку условного распределения F(Y|X).