Isotonic regression

最新推荐文章于 2024-09-06 17:11:52 发布
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分类专栏： 数据分析

Isotonic regression

http://stat.wikia.com/wiki/Isotonic_regression


matlab 代码：

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/47196-graph-based-clustering-and-data-visualization-algorithms/content/improve_JP/toolbox_imp_JP/lsqisotonic.m

多项式回归、分位数回归（Quantile Regression）、保序回归（Isotonic Regression）、RANSAC回归、核岭回归、基准回归模型（baseline）
data+scenario+science+insight
06-27 3498
多项式回归、分位数回归（Quantile Regression）、保序回归（Isotonic Regression）、RANSAC回归、核岭回归、基准回归模型（baseline） 目录 多项式回归、分位数回归（Quantile Regression）、保序回归（Isotonic Regression）、RANSAC回归、核岭回归、基准回归模型（baseline） 多项式回归 分位数回归（Quantile Regression） 保序回归（Isotonic Regression） RANSAC回归
1.15. Isotonic regression(保序回归)
matrix_studio的博客
03-07 1947
1.15. Isotonic regression(保序回归) 一、描述 保序回归，正如它的名字，是一种对预测值施加了“保序”约束的一种回归分析。“保序”的严格定义我们暂且不表，可以简单的理解为一种“对任意Xi≤XjX_i\le X_jXi​≤Xj​，必须有 yi≤yjy_i \le y_jyi​≤yj​”的一种约束。 在它的目标函数∑iωi(yi−yi^)2\sum_i\omega_i(y_i-\hat{y_i})^2∑i​ωi​(yi​−yi​^​)2 中，mse部分很好理解，代表损失，参数ωi\om
保序回归（isotonic_regression）
zhangbaoanhadoop的博客
08-31 2158
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
Isotonic Regression
Jony0917的专栏
08-06 863
模型校准 模型的预估值往往存在偏差，其原因包括： 模型的假设不一定完全成立，比如贝叶斯模型对事件独立同分布的假设 训练样本是有偏差的，没有反应真实的分布情况 训练算法的缺陷，导致并没有学习到最优的参数 以点击率估计为例，某些场景下，有偏点击率是可以直接使用，比如排序场景下重要的是估计值的相对大小，点击率绝对值并不重要；另一些场景下，有偏估计值需要经过校正后才能使用，比如过滤逻辑中点击率的绝对值就会影响物品会不会被过滤掉，例如风控模型，另外将点击率作为其他模型输入的情况下，点击率的绝对值也是有意义的。 模
Isotonic regression--保序回归
热门推荐
学渣的博客
03-30 2万+
本文介绍了 Isotonic regression 的定义、调用方法以及在模型输出校准领域的运用。 目录1 定义2 调用方法 1 定义 The class IsotonicRegression fits a non-decreasing real function to 1-dimensional data. It solves the following problem: ∑iwi(yi−y^i)2\sum_i w_i (y_i - \hat{y}_i)^2∑i​wi​(yi​−y^​i​)2 subje
Isotonic Regression 校准
罗伦
06-21 5532
转载自: vividfree的博客 使用 Isotonic Regression 校准分类器 1. 引言 对有监督机器学习问题，通常的训练流程包括这样几步：先建立起模型，然后在训练集上训练模型，如果有超参数，还需要在验证集上应用交叉验证以确定超参数，总之最终会得到一个模型。在这样的流程下，不断优化模型，如果在测试集上取得了较高的准确率、召回率、F-score或者AUC后，...
Spark MLlib模型训练—回归算法 Isotonic Regression
2401_84052244的博客
09-06 3815
单调回归是一个强大且灵活的工具，尤其适用于处理存在单调关系的数据集。在 Spark 中，Isotonic Regression 提供了对大规模数据进行高效单调回归分析的能力。通过合理的参数设置和数据预处理，单调回归能够在价格预测、风险评估和健康管理等领域提供有价值的预测结果。掌握单调回归的原理并熟悉其应用技巧，对于解决涉及单调关系的实际问题至关重要。
模型预测结果校准——Isotonic regression
ClaireQi的博客
07-16 1万+
模型预测结果校准——Isotonic regression   方法简介： Isotonic Regression: the method used by Zadrozny and Elkan (2002; 2001) to calibrate predictions from boosted naive bayes, SVM, and decision tree models.[1] Za...
103 保序回归 isotonic regression
bea_tree的博客
03-30 9232
1.关于isotonic regression 首先sklearn粘上原贡献者的博客Isotonic Regression  http://fa.bianp.net/blog/2013/isotonic-regression/ 及Wikipedia上的解释https://en.wikipedia.org/wiki/Isotonic_regression 这种回归，是这一种不减函数的回归，回归
Pyspark回归--IsotonicRegression
weixin_46408961的博客
03-12 443
IsotonicRegression保序回归 class pyspark.ml.regression.IsotonicRegression(featuresCol=‘features’, labelCol=‘label’, predictionCol=‘prediction’, weightCol=None, isotonic=True, featureIndex=0) 目前使用并行池相邻违规者算法实现。仅支持单变量（单一特征）算法 featureIndex = Param(parent=‘undefine
matlab中的triu代码-Isotonic:用于在任意有向无环图上计算等渗回归的内点法。NIPS2015上的论文“所有l_p模中的等渗回归
05-21
matlab中的triu代码等渗的 Interior point method for computing Isotonic Regression Part of the code for computing Isotonic regresstion Original code downloaded from https://github.com/sachdevasushant/Isotonic Copyright (C) 2015 Rasmus Kyng, Anup Rao, Sushant Sachdeva This program is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later version. T
lsqisotonic(x,y,w):更有效地实现 lsqisotonic for mdscale-matlab开发
05-29
这是统计工具箱中“mdscale”函数的私有“lsqisotonic”函数的更有效实现，该函数执行非度量多维缩放。 在非度量多维缩放中，步骤之一是找到具有最小平方误差的不相似性的单调回归，这就是函数“lsqisotonic”所做的。 在这个过程中，需要反复合并相邻的单调块。 原始实现使用迭代过程，每次迭代的复杂度为 O(n)，总体复杂度为 O(n^2)。 当数据点数 n 很大（例如 > 1000）时，“lsqisotonic”函数可能会非常慢。 我用一个整体复杂度为 O(n) 的非迭代过程替换了它。
scikit-learn： isotonic regression（保序回归，非常有意思，仅做知识点了解，但差点儿没用到过）...
weixin_34051201的博客
05-29 419
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_isotonic_regression.html#example-plot-isotonic-regression-py 代码就不贴了，參考上面链接。 看代码，给人的直观感受类似于CART，具有分段回归的效果。只是非常少见人用这种方法，还是推荐使用CART吧，只是了解一下思想罢了...
机器学习：保序回归(IsotonicRegression)：一种可以使资源利用率最大化的算法
AI168178的博客
08-29 862
保序回归是回归算法的一种,基本思想是：给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程：
第100+21步 ChatGPT学习：概率校准 Isotonic Regression
Jet4505的博客
08-13 943
第100+21步 ChatGPT学习：概率校准 Isotonic Regression
Spark - Isotonic Regression 理论与实战
BITDDD小栈
03-29 925
SparkIsotonic Regression 保序回归理论与实战。
IsotonicRegression、LinearRegression、RandomForestRegressor与FMRegressor
weixin_41046245的博客
06-13 1078
因子分解机（Factorization Machines，FM）回归是一种基于因子分解的回归方法，适用于高维稀疏数据。随机森林回归（Random Forest Regression）是一种集成学习方法，通过训练多棵决策树来改善回归预测的准确性。它结合了随机森林的思想和回归树的概念。它试图在保持数据顺序的同时，拟合出一个单调非减或非增的函数。同时最小化损失函数，常用的损失函数为均方误差（Mean Squared Error）或者基于秩的损失函数。线性回归是一种基本的线性模型，用于建模响应变量。
scikit学习心得——Isotonic Regression
qq_14905099的博客
11-18 2136
Isotonic Regression
【Python机器学习】零基础掌握IsotonicRegression等渗回归
Mr数据杨
10-28 498
单调回归（Isotonic Regression）模型在解决红巾军战争战局预测问题中表现出色。通过分析士兵数量、食物储备和士气与战局胜败之间的关系，模型成功预测了增加士兵数量将提高战争胜算。模型的运用不仅局限于历史战争场景，还可以广泛应用于现实世界的各种优化问题。优点总结，单调回归模型有其明确的优势，主要体现在模型简单、易于解释和具有良好的可扩展性。优点名称描述说明模型简单无需复杂的参数调优易于解释结果直观，易于理解可扩展性强适用于各种规模的数据。
使用sklearn实现并评估一个较为冷门的回归模型
最新发布
11-08
在Scikit-learn库中，有一些相对不太常见的回归模型可供选择，比如局部加权回归（Local Regression）、Isotonic Regression等。这里以Isotonic Regression为例来说明如何实现和评估： 首先，你需要安装scikit-learn和相关的数据处理库（如pandas、numpy）： ```bash pip install scikit-learn pandas numpy ``` 然后导入必要的模块： ```python import sklearn from sklearn.isotonic import IsotonicRegression from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error import pandas as pd import numpy as np ``` 假设你已经有了一个数据集（例如`df`），其中包含特征列`X`和目标变量`y`： ```python X = df[['feature1', 'feature2']] # 替换为实际的特征列名 y = df['target'] # 替换为目标变量名 ``` 接下来，将数据划分为训练集和测试集： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` 创建并训练Isotonic Regression模型： ```python ir_model = IsotonicRegression() ir_model.fit(X_train, y_train) ``` 评估模型性能，通常使用交叉验证计算平均均方误差（MSE）： ```python cv_scores = cross_val_score(ir_model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error') mse_scores = -cv_scores # 因cross_val_score返回的是负值，所以取反得到MSE print("Cross-validation MSE scores:", mse_scores) mean_cv_mse = np.mean(mse_scores) print("Mean Cross-validation MSE:", mean_cv_mse) ``` 最后，预测测试集结果，并计算测试集的RMSE（Root Mean Squared Error）： ```python y_pred = ir_model.predict(X_test) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred)) print("Test set RMSE:", rmse) ```
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