1.15 Isotonic回歸?

類 IsotonicRegression擬合一維數據的非降實數函數。它解決了以下問題：

其中，權重是嚴格為正的，X和y都是任意的實數。

increasing參數可以更改約束為 即便是時。將其設置為 ‘auto’將根據 Spearman’s rank correlation coefficient自動選擇約束。

在均方誤差方面，IsotonicRegression對訓練數據產生一系列的預測，這是與目標最接近的。這些預測被內插用于預測未知數據。因此，IsotonicRegression的預測形成了一個分段線性函數：