# isotonicRegression
创建保序回归模型
函数库: TyMachineLearning
# 语法
mdl = isotonicRegression(X，y)
# 说明
mdl = isotonicRegression(X，y)返回使非线性回归拟合对象,以及预训练的观测值和标签。
# 示例
创建保序回归模型
对多个观测值数据创建保序回归模型。
加载随机数据集，
using TyMachineLearning
X, y = ty_make_regression(; n_samples=10, n_features=1, random_state=41)
对输入数据X，y进行回归拟合。
mdl = isotonicRegression(X, y)
L = TyMachineLearning.predict(mdl, X)
10-element Vector{Float64}:
-5.042890535362112
1.95313329724307
4.666888955931152
-17.23483473287586
⋮
-2.862710468216406
14.713538613999779
-22.842226819482157
-17.65968911806237
# 输入参数
X-观测值
数值矩阵
数据集。
数据类型: Matrix
y-标签
数值
标签
数据类型: Vector
# 输出参数
mdl- 创建保序回归模型
对象
结果含创建保序回归模型