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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). 설정..

isotonic.check_increasing sklearn.isotonic.check_increasing(x, y) isotonic.check_increasing 파라미터 # x가 증가하면 y도 단조적으로 증가하는지(True)/감소하는지(False) 파악 x = array-like of shape (n_samples,) # Training data y = array-like of shape (n_samples,) # Training target