sklearn.isotonic.isotonic_regression 파라미터 정리

isotonic.isotonic_regression

sklearn.isotonic.isotonic_regression(y, *, sample_weight=None, 
y_min=None, y_max=None, increasing=True)

 

isotonic.isotonic_regression 파라미터

y = array-like of shape (n_samples,)
# The data.

sample_weightarray-like of shape (n_samples,), default=None
# 회귀의 각 지점에 대한 가중치입니다. None이면 가중치가 1(동일한 가중치)로 설정됩니다.

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, default=True
# True시 증가/ False시 감소