Pythonのsklearnメソッド　isotonic

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のisotonicモジュールは、等方的回帰（isotonic regression）を実装するためのクラスを提供します。等方的回帰は、一般的な回帰モデルとは異なり、単調増加または単調減少する関数をモデル化するために使用されます。具体的には、入力変数と対応する目的変数の関係が単調である場合に使用されます。

等方的回帰は、スムーズな曲線をフィットするために使用され、特に順序付けられたデータやランキングデータに適しています。以下は、isotonicモジュールで提供される主要なクラスです：

1. IsotonicRegression: IsotonicRegressionクラスは、等方的回帰を実行するためのクラスです。データポイントの順序が重要であり、目的変数が単調に増加または単調に減少する関数をモデル化する際に使用されます。

   python
   from sklearn.isotonic import IsotonicRegression
   
   # 等方的回帰モデルのインスタンス化
   isotonic_regressor = IsotonicRegression()
   
   # データをフィット
   isotonic_regressor.fit(X, y)
   
   # 予測
   y_pred = isotonic_regressor.predict(X)
   

等方的回帰は、データの特性に応じて使用され、特に特定の順序や優先度を持つデータに適しています。たとえば、消費者の嗜好データやランキングデータの分析などに使用されることがあります。等方的回帰は、データの非線形関係をモデル化するのに役立ち、スムーズな曲線をフィットすることができます。