[PYTHON] [Übersetzung] scikit-learn 0.18 Benutzerhandbuch 1.15. Isotonische Regression
google übersetzte http://scikit-learn.org/0.18/modules/isotonic.html
[scikit-learn 0.18 Benutzerhandbuch 1. Überwachtes Lernen](http://qiita.com/nazoking@github/items/267f2371757516f8c168#1-%E6%95%99%E5%B8%AB%E4%BB%98 Von% E3% 81% 8D% E5% AD% A6% E7% BF% 92)
1.15 Isotonische Regression
Die IsotonicRegression () -Klasse passt nicht abnehmende Funktionen in die Daten an. Es löst die folgenden Probleme:
minimize \sum_i w_i (y_i - \hat{y}_i)^2
subject\ to\ \hat{y}_{min} = \hat{y}_1 \le \hat{y}_2 ... \le \hat{y}_n = \hat{y}_{max}
Jedes $ w_i $ ist streng positiv und jedes $ y_i $ ist eine beliebige reelle Zahl. Dies erzeugt einen Vektor von nicht abnehmenden Elementen, die in Bezug auf den mittleren quadratischen Fehler am wenigsten ungefähr sind. In der Praxis bildet diese Liste von Elementen eine Funktion, die segmental linear ist.
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