check_increasing

sklearn.isotonic.check_increasing(x, y)

确定y是否与x单调相关。

根据斯皮尔曼相关性测试，发现y相对于x增加或减少。

参数:

x形状类似阵列（n_samples，）

训练数据。

y形状类似阵列（n_samples，）

培训目标。

返回:

increasing_bool布尔

关系是在增强还是在减弱。

注意到

从数据中估计斯皮尔曼相关系数，并将所得估计值的符号用作结果。

如果基于Fisher变换的95%置信区间跨越零，则会发出警告。

引用

费舍尔变形。Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher_transformation

示例

>>> 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_