machine-learning - 如何通过机器学习找到输入参数和输出参数之间的关系？

Question

我有 20 个数字输入参数(或更多)和单个输出参数，并且我有数千个这样的数据。我需要找到输入参数和输出参数之间的关系。某些输入参数可能与输出参数无关，或者所有输入参数可能与输出参数无关。我想要一些神奇的系统，当我提供所有输入参数时，它可以统计计算输出参数，如果该系统还提供输出结果的置信率，那就更好了。

我需要使用什么技术(机器学习)来解决这个问题？我认为应该是神经网络、遗传算法或者其他相关的东西。但我不确定。更重要的是，我需要知道这种技术的局限性。

谢谢，

Answer 1

您的问题似乎只是简单地定义了 regression问题。这可以通过许多算法和模型来解决，而不仅仅是神经网络。

• 支持向量回归
• 神经网络
• 使用 OLS 方法等线性回归(以及许多修改和概括)
• 最近邻回归
• 决策树回归
• 还有很多很多!

只需查找“回归方法”、“回归模型”等，特别是 sklearn库实现了许多这样的方法。