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ARQ（AutoRegressive Quantile Regression）是一种用于估计分位数回归系数的算法。在机器学习和数据科学中，分位数回归是一种常用的方法，用于处理数据中的异常值或离群点。

ARQ算法的主要思想是通过递归地计算分位数回归系数，来估计分位数回归模型的参数。这种方法可以有效地处理数据中的异常值，同时保持模型的预测性能。

ARQ算法的具体实现过程如下：

初始化：需要确定分位数的范围，例如0.25、0.5、0.75等。然后，根据这些分位数，将数据集划分为训练集和测试集。

计算分位数回归系数：对于每个分位数，使用ARQ算法计算分位数回归系数。具体来说，可以通过以下步骤实现：

a. 计算训练集的分位数回归系数；b. 计算测试集的分位数回归系数；c. 通过比较训练集和测试集的分位数回归系数，更新ARQ算法的参数。

重复步骤2，直到达到预定的迭代次数。

输出结果：最后，输出ARQ算法的参数，以及训练集和测试集的分位数回归系数。这些参数可以用来构建分位数回归模型，并对其进行预测。