私は、5つの温度値、5つの価格値、人間の専門家による判断を表す1つの整数値（未決定= 0、良い= 1、悪い= 2、危険= 4）で構成される1000サンプルのl2次元データセットを持っています。予測することを学びたいバイナリ決定変数。
この異種データに対処できる分類器を見つけるにはどうすればよいですか？
人間の判断（0、1、2、4）ごとに1つの分類器を作成することを考えていたので、4つの分類器を作成しました。したがって、人間の判断値ごとに、次のようにします。-温度と価格の値を中央に配置して削減します-おそらくPCAを使用して、いくつかの無関係な機能を削除します-分類に機械学習手法を使用します（多層ニューラルネットワークやSVMなど）
私のアプローチは正しいですか？（4つではなく1000の可能な人間の判断があった場合はどうなりますか？）