Spark MLlib模型训练—回归算法 Isotonic Regression
Spark MLlib模型训练—回归算法 Isotonic Regression
1. 引言
在机器学习和统计学中，回归分析是通过数据中的变量关系来预测连续数值的基本工具。尽管常见的回归方法如线性回归假设变量之间存在线性关系，但在许多实际应用中，变量之间的关系可能是非线性的。
为了处理这种非线性关系，单调回归（Isotonic Regression） 是一种有效的方法。它假设响应变量随着自变量的增加而单调增加或减少，适用于各种需要单调性假设的应用场景。
本文将详细介绍单调回归的基本原理、在 Spark 中的实现方法，并通过 Scala 代码示例展示如何应用单调回归模型进行预测分析。
2. 单调回归的基本概念
单调回归是一种特殊的回归分析方法，它不要求自变量和响应变量之间的关系为线性，但假设这种关系是单调的，即在整个数据范围内保持一致的增减趋势。
关键概念：
- 单调性（Monotonicity）：单调递增或递减函数，即自变量增加时，响应变量不减少（递增）或不增加（递减）。</