机器学习在一组数据上创建方程[关闭]答案

【问题标题】：machine learning to create equation on a set of data [closed]机器学习在一组数据上创建方程[关闭]
【发布时间】：2018-10-13 11:35:20
【问题描述】：

我有一组数据（现在只有 20 对，但也许我可以生产超过 500 对），我的输入数据是a1 , a2 , a3 , a4 , a5 , a6 , a7，我的输出是b，我对方程式及其含义一无所知看起来像。
而且我是机器学习的新手，我应该使用python中的哪个算法或库或框架来预测这些数据的方程？

提前致谢

【问题讨论】：

我根本不是 ML 专家，但我认为没有足够的信息能够真正为您提供您所要求的建议
这看起来像一个回归问题......这就是你想要做的吗？
是的，我想是的，但不确定
这个话题与编程或开发有什么关系？我认为您应该使用 Stack Exchange 网络上的另一个站点来解决这些问题。请参阅All Sites - Stack Exchange 和Data Science Stack Exchange。

标签： python machine-learning

【解决方案1】：

您的问题称为“回归问题”。对于这个问题，有很多方法可用。最简单的方法是从线性回归模型开始，如下所述：http://benalexkeen.com/linear-regression-in-python-using-scikit-learn/

如果您认为输入/输出之间的关系更复杂，您将从非线性模型开始，例如 https://machinelearningmastery.com/develop-first-xgboost-model-python-scikit-learn/

【讨论】：

【解决方案2】：

有很多种机器学习算法，还有综合库。 Tensorflow 库通常被认为是实现神经网络的良好来源，但是输入如此之少（假设您确实是指输入而不是特征），它可能没有足够的数据来训练。您将需要确定您是否正在尝试对值进行分类或对它们进行回归（您是否有一组有限的值、预测值的范围等）如果您使用的是 python，您可能希望查看 scikit -learn 库，也许做一些简单的线性或多项式回归，或者做一些类似 KNN 的分类。如果您想了解更多信息并获得更全面的教程，Kaggle 有一些很好的资源（和数据科学教程）可以帮助您入门。

【讨论】：