check_increasing#
- sklearn.isotonic.check_increasing(x, y)[Quelle]#
Bestimmt, ob y monoton mit x korreliert ist.
y wird basierend auf einem Spearman-Korrelationstest als steigend oder fallend in Bezug auf x ermittelt.
- Parameter:
- xarray-artig der Form (n_samples,)
Trainingsdaten.
- yarray-like von Form (n_samples,)
Trainingsziel.
- Gibt zurück:
- increasing_boolboolesch
Ob die Beziehung steigend oder fallend ist.
Anmerkungen
Der Spearman-Korrelationskoeffizient wird aus den Daten geschätzt, und das Vorzeichen der resultierenden Schätzung wird als Ergebnis verwendet.
Falls das 95%-Konfidenzintervall basierend auf der Fisher-Transformation Null überspannt, wird eine Warnung ausgegeben.
Referenzen
Fisher-Transformation. Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher_transformation
Beispiele
>>> from sklearn.isotonic import check_increasing >>> x, y = [1, 2, 3, 4, 5], [2, 4, 6, 8, 10] >>> check_increasing(x, y) np.True_ >>> y = [10, 8, 6, 4, 2] >>> check_increasing(x, y) np.False_