sklearn.isotonic.IsotonicRegression 파라미터 정리

IsotonicRegression(등장성 회귀)

class sklearn.isotonic.IsotonicRegression(*, y_min=None, y_max=None, increasing=True, out_of_bounds='nan')

from sklearn.isotonic import IsotonicRegression

 

IsotonicRegression 파라미터

y_min = float, default=None
# 가장 낮은 예측값의 하한값(최소값은 여전히 ​​높을 수 있음). 설정하지 않으면 기본값은 -inf입니다.

y_max = float, default=None
# 가장 높은 예측 값의 상한값(최대값은 여전히 ​​낮을 수 있음). 설정하지 않으면 기본값은 +inf입니다.

increasing = bool or ‘auto’, default=True
# x가 증가하면 y도 단조적으로 증가하는지(True)/감소하는지(False) 파악
# 'auto'는 Spearman 상관 추정값의 부호에 따라 결정됩니다.

out_of_bounds = {‘nan’, ‘clip’, ‘raise’}, default=’nan’
# 이상치 처리
# 'clip' : 가장 가까운 기차 간격 끝점에 해당하는 값으로 설정
# 'raise' : ValueError