序数回归是一种统计学习算法，用于在数据分析中进行预测。它广泛用于分析目标值为整数、类别或在某些情况下为连续值的数据集。它是一种监督学习技术，可预测分类目标变量属于一组预定义类别中的一个类别的可能性。
序数回归通常用于机器学习应用，例如预测信用卡欺诈或医疗诊断。它还可用于医学和心理学等领域的研究。该算法的工作原理是找到一个线性或多项式函数，最好地将输入数据分为不同的输出类别。
例如，序数回归算法可用于预测数据集中的成人与儿童关系，其中包含年龄、性别、位置、教育和工作类型等因素。然后，每个数据点都可以分为不同的类别，例如母子、父子、阿姨侄子等。然后序数回归算法将根据输入的数据输出最可能的成人与儿童关系。
序数回归也用于市场研究，以更好地了解消费者的偏好。它已被用于销售预测和预测、分析决策，甚至商店的产品放置。
最流行的序数回归算法包括逻辑回归、决策树分类器、神经网络、支持向量机和基于排名的方法。逻辑回归是最常用的算法，因为它对异常值具有鲁棒性，并且可以处理多个类别，但所有替代方案在某些情况下也具有特定的优势。
