想要预测一个事件的结果，但因素多且复杂，难以得出精确的预测？在金融、医疗、教育等多个领域，这样的问题是非常普遍的。
假设在医疗领域，医生需要根据多项指标（如年龄、血压、胆固醇水平等）来预测患者是否有心脏病的风险。因为每个指标对结果的影响都可能不同，单一模型可能无法精确地进行预测。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-721845.html
| 年龄 | 血压 | 胆固醇 | 是否有心脏病风险 |
|---|---|---|---|
| 45 | 120 | 180 | 0 |
| 50 | 140 | 220 | 1 |
| 55 | 150 | 210 | 1 |
| 40 | 110 | 160 | 0 |
| 60 | 155 | 230 | 1 |
| 35 | 100 | 150 | 0 |
| 65 | 160 | 240 | 1 |
| 42 | 115 | 170 | 0 |
| 47 | 130 | 190 | 0 |
| 53 | 145 | 205 | 1 |
为了解决这个问题，可以使用一种称为“单调回归（Isotonic Regression）”的算法。该算法可以很好地处理多个变量，并且能够根据这些变量的重要性进行适当的调整，从而更准确地预测结果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-721845.html
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