scikit-learn： isotonic regression（保序回归，很有意思，仅做知识点了解，但几乎没用到过）

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_isotonic_regression.html#example-plot-isotonic-regression-py

代码就不贴了，参考上面链接。

看代码，给人的直观感受类似于CART，具有分段回归的效果。不过很少见人用这个方法，还是推荐使用CART吧，不过了解一下思想罢了。。。

给个简单的例子：

问题描述：给定一个无序数字序列y，通过修改每个元素的值得到一个非递减序列 y‘ ，问如何使y和 y’ 误差（该处取平方差）最小？

保序回归法：从该序列y的首元素往后观察，一旦出现乱序现象停止该轮观察，从该乱序元素开始逐个吸收紧跟在后面的元素组成一个子序列sub_y，直到子序列sub_y