单调性评估指标mon计算

单调性评估指标（Monotonicity evaluation metric）通常用于评估机器学习模型的单调性。单调性是指模型的输出随着输入的增加而单调递增或递减的特性。在回归任务中，常用的单调性评估指标是Spearman相关系数（Spearman's rank correlation coefficient）。该指标用于衡量模型的预测值与真实值之间的单调关系。

计算Spearman相关系数需要以下步骤：
1. 将模型的预测值和真实值按照输入的顺序进行排序（通常是升序或降序）。
2. 计算预测值和真实值的秩次，即在排序后的位置。
3. 计算预测值和真实值秩次之间的Spearman相关系数。

Spearman相关系数的取值范围为-1到1，其中1表示完全的正相关，-1表示完全的负相关，0表示无相关性。

请注意，单调性评估指标只能衡量模型的单调关系，并不能完全代表模型的性能。在实际应用中，还需要综合考虑其他评估指标来全面评估模型的性能。

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单调性指标计算matlab

单调性指标可以用于评估时间序列数据的单调性，常用于金融、经济等领域。在MATLAB中，可以使用以下代码计算单调性指标：

function [MI] = monotonicity_index(X)
% 计算单调性指标
% X: 时间序列数据
% MI: 单调性指标

n = length(X);
MI = 0;
for i = 1:n-1
    if X(i+1) >= X(i)
        MI = MI + 1;
    end
end
MI = MI / (n-1);
end

其中，X为时间序列数据，MI为单调性指标。该函数计算的是时间序列数据中递增的比例，值越大表示时间序列数据越单调递增。