我一直在阅读有关等渗回归的信息，这似乎是一种很好的方法，可以为人们提供单调回归函数估计器，而且，它没有任何调整参数。
为什么人们仍在使用需要选择调整参数的这种估计的替代方法（例如约束样条等）？
等渗回归的缺点是什么？
机器算法验证
回归
约束回归
等渗
2022-03-30 02:04:53
1个回答
等渗回归
Alexeicolin - 自己的作品，CC BY-SA 3.0，https: //commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=23732999
如图所示，并且（部分）由名称暗示，等渗回归是单调递增或单调递减。因此，它不适用于拟合具有左右尾的分布。此外，与 B 样条不同，它不适合导数，因此不会像大多数分布函数那样逼近平滑曲线。启发式地逼近预测值可能很有用，但对于超出 x 轴数据极值的外推可能不是特别有用。
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