私は現在、トレーニングデータセットを見ることができ、入力に基づいて 0 から 100 の間の実数値出力を生成できる機械学習システムを実装しようとしています。
現在、線形回帰モデルを使用して出力を決定しています。しかし、回帰モデルに代わる他の分類器を考えようとすると、壁にぶつかりました。基本的な必要性は、分類器の出力が 0 から 100 の間の実数値であることです。私はニューラル ネットワークと決定木を調べてみましたが、その方法について頭を悩ませることができません。どんな助けでも大歓迎です。
データセット
データセットから 4 つの異なる機能を抽出しています。すべての機能は実数値そのものです。それぞれから185個の異なるファイルがあり、4つの機能を抽出できます。したがって、最終的には185行4列のマトリックスになります。