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私はデータマイニングプロジェクトに取り組んでおり、次のモデルを設計する必要があります。

x1、x2、x3、x4 の 4 つの機能と、これらに定義された 4 つの関数を指定しました。

各機能が利用可能な機能のサブセットに依存するような機能。

例えば

F1(x1, x2) =x1^2+2x2^2

F2(x2, x3) =2x2^2+3x3^3

F3(x3, x4) =3x3^3+4x4^4

これは、F1 が機能 x1、x2 に依存する関数であることを意味します。F2 は、x2、x3 などに依存する機能です。

これで、x1、x2、x3、x4 の値がわかっているトレーニング データ セットが利用可能になり、sum(F1+F2+F3) { 合計はわかりますが、関数の個別の合計はわかりません)

これらのトレーニング データを使用して、すべての関数の総和を正しく予測できるモデルを作成する必要があります。つまり、(F1+F2+F3)

私はデータマイニングと機械学習の分野は初めてなので、この質問があまりにも些細なことや間違っている場合は、事前にお詫び申し上げます。私はそれを多くの方法でモデル化しようとしましたが、それについて明確な考えが得られていません. これに関して何か助けていただければ幸いです。

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あなたの問題は非線形回帰です。あなたには特徴があります

x1 x2 x3 x4 S ここで (S = sum(F1+F2+F3) )

Xn を使用して S を予測したいのですが、S 関数は非線形です。関数 S は非線形であるため、この問題には非線形回帰アルゴリズムを使用する必要があります。通常の非線形回帰で問題が解決する場合もあれば、他のアプローチを選択する場合もあります。たとえば、ツリー回帰またはMARS (多変量適応回帰スプライン)を試すことができます。これらはよく知られているアルゴリズムであり、商用バージョンとオープン ソース バージョンを見つけることができます。

于 2013-11-06T07:08:12.080 に答える