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1.15. 等式回归
IsotonicRegression 类对数据进行非降函数拟合. 它解决了如下的问题:
- 最小化

- 服从于

其中每一个
是 strictly 正数而且每个
是任意实 数. 它生成一个由平方误差接近的不减元素组成的向量.实际上这一些元素形成 一个分段线性的函数.
下一章:1.16. 概率校准
执行分类时, 您经常希望不仅可以预测类标签, 还要获得相应标签的概率. 这个概率给你一些预测的信心. 一些模型可以给你贫乏的概率估计, 有些甚至不支持概率预测. 校准模块可以让您更好地校准给定模型的概率, 或添加对概率 ...
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