R的isoreg函数比唯一的拟合值产生更多的节

Question

我一直在使用R的isoreg函数，但遇到了一个问题：该函数产生的结数比唯一的拟合值还要多。

从R帮助中，

  

iKnots [是]整数矢量，它给出了拟合曲线跳跃处的索引，即凸次要点有扭结的地方

我相信我对问题的原因有所了解，并且有一个可重现的示例：

# Demonstrating the problem
set.seed(100)
x<-runif(88000,0,1)
x<-x[order(x)]
y<- c(rep(c(0.1000001,0.1000000),11000),rep(c(0.1000002,0.1000003),11000),rep(c(0.2000002,0.2000003),11000),rep(1,22000))
plot(test<-isoreg(x,y))
length(unique(test$yf))
length(test$iKnots)

# Evidence of a floating point arithmetic problem
unique(test$yf)
print(c(unique(test$yf)[1],unique(test$yf)[2]),digits=18)
unique(test$yf)[1]==unique(test$yf)[2]
print(c(unique(test$yf)[4],unique(test$yf)[5]),digits=18)
unique(test$yf)[4]==unique(test$yf)[5]}

这是此示例生成的图：

您会看到R的isoreg函数正在识别比其应有的结更多的结（图中有很多红色的X）。但是在其他地方，它仅正确使用了2节（黑线）。

很明显，问题与R的浮点运算有关。我还注意到isoreg使用.Call来调用C例程来实际进行等渗回归，因此问题可能出在C语言和R语言之间。

我正在使用isoreg校准模型概率，并且我想尽可能精确。因此，我有2个问题：

1）有什么方法可以更改isoreg函数中使用的x和y变量，以避免这个问题，同时保持尽可能高的精度？

2）我可以手动找到唯一的拟合值和相应的结。但是，可以吗？我可以假设该算法找到了最佳拟合，还是这个问题会使该假设无效？