我正在使用随机森林回归，我观察到残差之间存在很强的正相关（$\hat{u}$) 和响应变量 ($y$) 导致分散：预测被低估，分别。高估，对于大，resp。小，响应变量的值。请注意，预测之间没有相关性 - 估计的响应变量 - ($\hat{y}$) 和残差 ($\hat{u}$) 这对于随机森林来说是预期的。

这个问题是由于随机森林可以被视为局部平均平滑器（本文中的第 3 页），并且在这篇文章或这篇文章中都有很好的记录。

这里的答案表明，纠正这种分散的一种方法是“将模型包装在某种经典回归中，这会将响应重新调整为所需的分布。”

是否可以计算一些预测$y_c = f(\hat{y})$已针对这种分散进行了校正？如何 ？