1.15. 等式回归

校验者: @STAN,废柴0.1 翻译者: @Damon

IsotonicRegression 类对数据进行非降函数拟合. 它解决了如下的问题:

  • 最小化 \sum_i w_i (y_i - \hat{y}_i)^2

  • 服从于 \hat{y}_{min} = \hat{y}_1 \le \hat{y}_2 ... \le \hat{y}_n = \hat{y}_{max}

其中每一个 w_i 是 strictly 正数而且每个 y_i 是任意实 数. 它生成一个由平方误差接近的不减元素组成的向量.实际上这一些元素形成 一个分段线性的函数.

http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/_images/sphx_glr_plot_isotonic_regression_0011.png


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