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1.數(shù)學定義

保序回歸是回歸算法的一種,基本思想是：給定一個有限的實數(shù)集合,訓練一個模型來最小化下列方程：

并且滿足下列約束條件：

2.算法過程說明

從該序列的首元素往后觀察，一旦出現(xiàn)亂序現(xiàn)象停止該輪觀察，從該亂序元素開始逐個吸收元素組成一個序列，直到該序列所有元素的平均值小于或等于下一個待吸收的元素。

舉例：

原始序列：<9, 10, 14>

結果序列：<9, 10, 14>

分析：從9往后觀察，到***的元素14都未發(fā)現(xiàn)亂序情況，不用處理。

原始序列：<9, 14, 10>

結果序列：<9, 12, 12>

分析：從9往后觀察，觀察到14時發(fā)生亂序(14>10)，停止該輪觀察轉入吸收元素處理，吸收元素10后子序列為<14, 10>，取該序列所有元素的平均值得12，故用序列<12, 12>替代<14, 10>。吸收10后已經(jīng)到了***的元素，處理操作完成。

原始序列：<14, 9, 10, 15>

結果序列：<11, 11, 11, 15>

分析：從14往后觀察，觀察到9時發(fā)生亂序(14>9)，停止該輪觀察轉入吸收元素處理，吸收元素9后子序列為<14,9>。求該序列所有元素的平均值得12.5，由于12.5大于下個待吸收的元素10，所以再吸收10，得序列<14, 9, 10>。求該序列所有元素的平均值得11，由于11小于下個待吸收的元素15，所以停止吸收操作，用序列<11, 11, 11>替代<14, 9, 10>。

3.舉例說明下面實驗的原理

以某種藥物的使用量為例子：

假設藥物使用量為數(shù)組X=0,1,2,3,4….99，病人對藥物的反應量為Y=y1,y2,y3…..y99 ，而由于個體的原因，Y不是一個單調函數(shù)(即：存在波動)，如果我們按照藥物反應排序，對應的X就會成為亂序，失去了研究的意義。而我們的研究的目的是為了觀察隨著藥物使用量的遞增，病人的平均反應狀況。在這種情況下，使用保序回歸，即不改變X的排列順序，又求的Y的平均值狀況。如下圖所示：

從圖中可以看出，最長的綠線x的取值約是30到60，在這個區(qū)間內(nèi)，Y的平均值一樣，那么從經(jīng)濟及病人抗藥性等因素考慮，使用藥量為30個單位是最理想的。

當前IT行業(yè)虛擬化比較流行，使用這種方式，找到合適的判斷參數(shù)，就可以使用此算法使資源得到***程度的合理利用。

4.實驗代碼

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.collections import LineCollection 
from sklearn.isotonic import IsotonicRegression 
from sklearn.utils import check_random_state 
 
n = 100 
##產(chǎn)生一個0-99的列表 
x = np.arange(n) 
##實例化一個np.random.RandomState的實例，作用是每次取的隨機值相同 
rs = check_random_state(0) 
##randint(-50, 50)：產(chǎn)生-50到50之間的整數(shù) 
##np.log  求以e為低的對數(shù) 
y = rs.randint(-50, 50, size=(n,)) + 50. * np.log(1 + np.arange(n)) 
 
##設置保序回歸函數(shù) 
ir = IsotonicRegression() 
##訓練數(shù)據(jù) 
y_ = ir.fit_transform(x, y) 
 
##繪圖 
segments = [[[i, y[i]], [i, y_[i]]] for i in range(n)] 
##plt.gca().add_collection(lc),這兩步就是畫點與平均直線的連線 
lc = LineCollection(segments) 
 
fig = plt.figure() 
plt.plot(x, y, 'r.', markersize=12) 
plt.plot(x, y_, 'g.-', markersize=12) 
plt.gca().add_collection(lc) 
plt.legend(('Data', 'Isotonic Fit'), loc='lower right') 
plt.title('Isotonic regression') 
plt.show()