保序回归是一种特殊的回归琢磨方法，它的核心特点是确保预测后来啊形成一个非递减的序列。与老一套的线性回归不同，保序回归不考虑数据之间的线性关系，而是关注数据之间的排序关系。

保序回归的特点：

1. 单调性保序回归的后来啊总是单调递增，这意味着预测值不会因为自变量的许多些而少许些。
2. 非参数它不依赖于数据的具体分布，所以呢对异常值和噪声的鲁棒性较优良。
3. 适用于排序问题在排序算法中，保序回归Neng用来估摸着排序后数据点的概率。

应用场景：

• 概率校准在机器学中， 保序回归Neng用来校准模型的概率预测，使其geng加准确。
• 点击率预测在广告和推荐系统中，保序回归Neng用来预测用户点击的概率。
• 因子间关系建模在金融和钱财学中， 保序回归Neng用来建模因子间的关系，比方说股票价钱与买卖场指数之间的关系。

示例代码：

python import numpy as np from sklearn.linear_model import IsotonicRegression

x = np.array y = np.array

iso_reg = IsotonicRegression.fit

ypred = isoreg.predict

print

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot plt.plot plt.title plt.xlabel plt.ylabel plt.show

虽然保序回归不如CART等算法常用，但它在有些特定场景下非常有用。搞懂其干活原理和适用场景对于数据学问家来说是一个有益的知识点。