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

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
4.2	100	25	3
3.8	85	30	2
5.0	150	22	4
2.9	50	40	1
4.8	120	28	3
3.0	60	35	1
4.5	110	21	3
4.1	95	32	2
3.6	80	38	2
4.9	130	26	4

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