【Python机器学习】零基础掌握IsotonicRegression等渗回归

想要预测一个事件的结果，但因素多且复杂，难以得出精确的预测？在金融、医疗、教育等多个领域，这样的问题是非常普遍的。

假设在医疗领域，医生需要根据多项指标（如年龄、血压、胆固醇水平等）来预测患者是否有心脏病的风险。因为每个指标对结果的影响都可能不同，单一模型可能无法精确地进行预测。

年龄	血压	胆固醇	是否有心脏病风险
45	120	180	0
50	140	220	1
55	150	210	1
40	110	160	0
60	155	230	1
35	100	150	0
65	160	240	1
42	115	170	0
47	130	190	0
53	145	205	1

为了解决这个问题，可以使用一种称为“单调回归（Isotonic Regression）”的算法。该算法可以很好地处理多个变量，并且能够根据这些变量的重要性进行适当的调整，从而更准确地预测结果。