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【Python机器学习】零基础掌握isotonic_regression等渗回归

news 2026/1/12 14:54:18

遇到了数据不一致的困扰吗？

在市场分析、医疗研究或者其他数据密集型领域，经常会遇到一个问题：如何从一组不完全一致或者有噪音的数据中提取出有用的信息？例如，假设一家餐厅想要根据顾客的评分和消费金额来调整菜单。

顾客评分消费金额（元）顾客年龄访问次数
4.2100253
3.885302
5.0150224
2.950401
4.8120283
3.060351
4.5110213
4.195322
3.680382
4.9130264

数据表中包含了顾客的评分、消费金额、年龄和访问次数，但这些数据可能受到多种因素的影响，导致数据之间的关系并不是线性的或者容易解释。怎么办？

一个解决方案是使用等渗回归（Isotonic Regression）。等渗回归能够在保持数据的原始结构的同时，对其进行平滑处

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