Python 为什么CatBoost回归器输出负预测间隔？

我正在尝试使用分位数回归用CatBoostRegressor生成预测区间。据我所知，预测间隔不能是负的。但是，以下代码会产生（某些）负间隔：

data = sklearn.datasets.load_boston()
X = pd.DataFrame(data['data'])
y = pd.Series(data['target'])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y)

cbr_upper = CatBoostRegressor(loss_function='Quantile:alpha=0.95')
cbr_lower = CatBoostRegressor(loss_function='Quantile:alpha=0.05')

cbr_upper.fit(X_train, y_train, verbose=500)
cbr_lower.fit(X_train, y_train, verbose=500)

y_upper = cbr_upper.predict(X_test)
y_lower = cbr_lower.predict(X_test)

interval_list = y_upper - y_lower

sum(interval_list < 0)

data=sklearn.dataset.load_boston（）
X=pd.DataFrame（数据['data']）
y=pd.系列（数据['target']）
X_序列，X_测试，y_序列，y_测试=序列测试分割（X，y）
cbr\u上限=CatBoostRegressor（损失函数=分位数：α=0.95'）
cbr\u lower=CATBoostregrestor（损失函数='分位数：α=0.05'）
cbr_上部配合（X_系列，y_系列，详细=500）
cbr_下部配合（X_系列，y_系列，详细=500）
y_上限=cbr_上限预测（X_检验）
y_lower=cbr_lower.预测（X_测试）
间隔列表=y上-y下
总和（间隔列表<0）

六,

这怎么可能