多数のデータ エントリがあり、各エントリは 8 つの数字で構成されています。
各エントリについて、「フィットネス スコア」(つまり、このエントリがどの程度「良い」か) を知っています。
そして、近似関数を構築/検索したい(これらの8つのパラメータに依存する「フィットネススコア」)。この関数の数学的表現は私にとっては問題ないだけでなく、任意の（新しい）エントリに対して妥当な「適合スコア」を提供する実装（NNなど）でもかまいません。
Neural Networks(Encog ライブラリ) と Genetic approach (Watchmaker ライブラリ) を試しました。2 番目のアプローチでは、NN よりもはるかに優れた結果が得られました。ただし、近似関数を 8 つの "a * pow(x, b)" コンポーネントの合計として表します。ここで、"a" と "b" は GA によって変更され、"x" はデータ入力のパラメーターです。GAの助けを借りていくつかの肯定的な結果が得られたという事実にもかかわらず、明らかに、これは最良のアプローチではありません.
したがって、質問は次のとおりです。私の場合、検索近似関数を改善する方法は何ですか? NN と GA 以外の方法はありますか?
ありがとう。