java spark中的保序回归的参数setIsotonic(true)什么意思，怎么用

在 Spark 中，保序回归是一种用于排序标签的回归方法，它保证了输出预测结果的单调性。在保序回归中，标签的顺序对模型的预测结果具有重要影响，因此需要对数据进行排序。setIsotonic(true)是一个参数，用于指定是否启用保序回归。如果将此参数设置为 true，则启用保序回归；如果将其设置为 false，则禁用保序回归。默认情况下，该参数为 false。

下面是一个使用保序回归的示例代码：

import org.apache.spark.ml.regression.IsotonicRegression;
import org.apache.spark.ml.regression.IsotonicRegressionModel;

// 创建 IsotonicRegression 对象
IsotonicRegression ir = new IsotonicRegression();

// 加载数据，训练模型
Dataset<Row> data = spark.read().format("libsvm").load("data/mllib/sample_isotonic_regression_libsvm_data.txt");
IsotonicRegressionModel model = ir.fit(data);

// 使用模型进行预测
Dataset<Row> predictions = model.transform(data);

// 显示预测结果
predictions.show();

在上面的代码中，我们首先创建了一个 IsotonicRegression 对象，然后使用 fit() 方法对模型进行训练，最后使用 transform() 方法对数据进行预测。如果需要启用保序回归，可以在创建 IsotonicRegression 对象之后，调用 setIsotonic(true) 方法即可。例如：

IsotonicRegression ir = new IsotonicRegression().setIsotonic(true);

这样，就可以启用保序回归了。