machine-learning - バイナリ値の特徴と連続出力に適した回帰方法はどれですか?

Question

バイナリ値の機能 (0,1) を指定して、連続出力を回帰する機械学習モデルを構築したいと考えています。私の問題の次元は約 200 です。どのフロー メソッドがこの種の問題に適していると思われますか?

• 異なるカーネルを持つ SVR

• 回帰ランダム フォレスト

• 火星

• 回帰木による勾配ブースティング

• カーネル回帰 (ナディア・ワトソン カーネル回帰)

• LSRとLARS

• 確率的勾配ブースティング

Answer 1

直感的に言えば、勾配の計算を必要とするものはすべて、バイナリ値で苦労します。あなたのリストから、SVR とフォレストは、私がベンチマーク ソリューションを探す最初の場所です。