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【數據挖掘算法分享】機器學習平臺——回歸算法之保序回歸

2022-11-03 19:38:34
保序回歸可以看作是附加有序限制的最小二乘問題,擬合的結果為分段的線性函數。訓練集用該算法可以返回一個保序回歸模型,可以被用于預測已知或者未知特征值的標簽。目前只支持一維自變量。

?算法思想
保序回歸可以看作是附加有序限制的最小二乘問題,擬合的結果為分段的線性函數。給定有限的真實值 和觀測值,保序回歸算法通過最小化以下目標函數來擬合真實值:
 
其中為權重,
計算全序下的保序回歸,最廣泛使用的算法是由Ayer于1955年提出的PVAV算法,其基本步驟如下:
    如果y是有序的,則x^*=y;
    如果存在j使得,記,
    如果y ?是保序的,即,則
如果y ?不是保序的,則重復步驟2,直至得到保序回歸x^*。
保序回歸算法要求數據存在單調性,且僅能處理單一自變量的數據;由于需要對自變量進行排序操作,算法復雜度較高。

?數據格式
必須設置類屬性(輸出),且類屬性(輸出)必須是連續型(數值);
非類屬性(輸入)是連續型(數值)且只能有一列輸入屬性;

?參數說明

Tempo機器學習平臺
參數 類型 描述
遞增模式 單選按鈕 自變量按遞增排序
遞增模式 單選按鈕 自變量按遞減排序

?結果說明
 機器學習平臺——回歸算法之保序回歸
“紅點”代表分段的分隔點,“直線”代表擬合的分段線性函數。
 機器學習平臺——回歸算法之保序回歸
最后一列屬性“prediction”為回歸預測列。
?演示實例
利用Tempo機器學習平臺構建如下流程:
 機器學習平臺——回歸算法之保序回歸
【文件輸入】節點配置如下:
 機器學習平臺——回歸算法之保序回歸
【設置角色】節點配置如下:
 機器學習平臺——回歸算法之保序回歸
【保序回歸】節點配置如下:
 機器學習平臺——回歸算法之保序回歸
流程運行結果如下:
機器學習平臺——回歸算法之保序回歸機器學習平臺——回歸算法之保序回歸 



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