基于密度比加法树模型的两样本比较

研究人员提出用于密度比估计的加法树模型，通过引入平衡损失（balancing loss）解决两样本比较问题，并支持梯度提升等监督算法训练。该平衡损失还可作为伪似然实现广义贝叶斯推断，为高维且数据受限分布下的密度比提供不确定性量化。实验表明提升算法计算成本低且精度高，该方法已成功用于评估微生物组组成数据生成模型的质量。