En analyse numérique, la régression isotone (« isotonic regression (IR) ») cherche à trouver un ajustement pondéré des moindres carrés à un vecteur avec des vecteurs poids sujets à un ensemble de contraintes de monotonie accordant aux variables un ordre total ou partiel. Les contraintes de monotonie définissent un graphe orienté acyclique sur les nœuds correspondant aux variables . Par conséquent, le problème auquel s'attaque la RI dans le cadre d'un ordre simple correspond à l'optimisation quadratique suivante :
La régression isotone consiste à projeter la fonction non paramétrique dans l’ensemble des fonctions croissantes.