连续排名概率得分（CRPS）。预测获得的距离或服务水平的累积概率分布

Question

我正在解决一个数据科学问题，即预测distance得失。每playID就有22个距离的预测。你知道吗

这个22预测是一个playID的单个测试实例。现在我需要将这22个预测转换成给定格式的CDF分数：

  distance-99 distance-98 ...........distance0 distance1................distance99
   0            0                      1         1       .............      1

换句话说，我们预测的每一列（从distance-99到distance99）都表明了团队在比赛中获得<；=那么多距离的概率。CRP计算如下：

      C=1199N∑m=1N∑n=−9999(P(y≤n)−H(n−Ym))2

其中p是预测分布，N是测试集中的播放次数，Y是实际距离，H（x）是Heaviside阶跃函数（x≥0时H（x）=1，否则为零）。你知道吗

如果任何一个预测值被忽略，它将失败

p（y≤k）>；p（y≤k+1） 对于任何k（即CDF必须是非递减的）。你知道吗

假设我的predict函数返回22个值的列表：

              k=[1,2,4,5,6,7,8,........22]

现在使用k，如何使用概率值填充从distance-99到distance99的列？你知道吗