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Py学习  »  机器学习算法

哪个算法适用于使用“机器学习”[关闭]预测多个输出值

Poornima Subramani Naidu • 6 年前 • 946 次点击  

我试图预测四个目标数值变量的值,使用机器学习,我对机器学习概念非常陌生, 请帮助我为下面提到的数据集创建一个模型。 请建议使用哪种方法来预测多个值。 我真的不知道怎么开始,从哪里开始,使用哪种算法。

这是我的输入数据集和输出数据集。

输入数据集

    // Input dataset
        {
      "width":1000,
      "height":500
      "objects": [
        {"left": 27.76, "top": 27.5, "width":671, "height": 197},
        {"left": 312.2, "top": 154.27, "width":499, "height": 452},
        {"left": 707, "top":41.3, "width":1000, "height":714}
      ]
    },
    {
      "width":1000,
      "height":500
      "objects": [
        {"left": 30.12, "top": 37.5, "width":721, "height": 217},
        {"left": 360.2, "top": 160.27, "width":530, "height": 520},
        {"left": 720, "top":60, "width":1200, "height":814}
      ]
    },
    {
      "width":1000,
      "height":500
      "objects": [
        {"left": 35.12, "top": 40.2, "width":721, "height": 217},
        {"left": 370.2, "top": 170.27, "width":540, "height": 530},
        {"left": 800, "top":90, "width":1250, "height":910}
      ]
    }

输出数据集

{
  "width":1000,
  "height":500
  "objects": [
    {"left": 40.27, "top": 30, "width":671, "height": 197},
    {"left": 370, "top": 160, "width":499, "height": 452},
    {"left": 750, "top":50.13, "width":1000, "height":714}
  ]
},
{
  "width":1000,
  "height":500
  "objects": [
    {"left": 35.15, "top": 47.3, "width":721, "height": 217},
    {"left": 410, "top": 190, "width":530, "height": 520},
    {"left": 650, "top":90, "width":1200, "height":814}
  ]
},
{
  "width":1000,
  "height":500
  "objects": [
    {"left": 45.12, "top": 45, "width":721, "height": 217},
    {"left": 390, "top": 185, "width":540, "height": 530},
    {"left": 820, "top":100, "width":1250, "height":910}
  ]
}
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文章 [ 1 ]  |  最新文章 6 年前
Prashant
Reply   •   1 楼
Prashant    7 年前

你的问题太笼统了。所以,我可以从理论上回答这个问题。

假设您正在讨论数据集中变量的预测。因此,您需要做的第一件事是准备一个包含所有变量的数据集(应该完成分类变量的转换),并且可以将派生变量添加到数据集中。准备好数据集后,您需要创建一个培训数据集和测试数据集。在培训数据集上,您可以创建模型。创建模型后,您可以使用测试数据集评估模型,以预测您感兴趣的变量(如汽车数据集中的汽车价格)。

现在,一些理论上的东西:基本上,预测分析有3种类型的ML算法,即回归、分类和聚类。根据需要,您需要选择其中一个。回归是对连续变量的预测。分类是按标签对数据集进行分类。集群就是识别未知的集群。

在回归问题中,将有多个独立变量用于预测一个因变量的值(例如,根据里程、汽车重量、高度、长度、马力等预测汽车价格)。在这里,汽车价格是一个因变量,其他所有变量在本质上都是独立的。

确定你想做什么,然后应用这些概念。