2

指定されたデータセットには、毎年販売されたアイテムの平均価格が含まれています。たとえば、次のようになります。

╔══════╦═══════════════╗
║ Year ║ Cost of flerg ║
╠══════╬═══════════════╣
║ 2007 ║            13 ║
║ 2008 ║             7 ║
║ 2009 ║             8 ║
║ 2010 ║             9 ║
║ 2011 ║            12 ║
║ 2012 ║            13 ║
║ 2013 ║             9 ║
║ 2014 ║            11 ║
║ 2015 ║            14 ║
╚══════╩═══════════════╝

2016 年、2017 年、…

いくつかの線形回帰関数を見てきましたが、それらはグラフの勾配と切片の数値しか生成しません。

それで、誰かがこれについて行く方法を知っていますか？

4

1 に答える 1

0

データセット分布のおおよその法則を知っていることを前提として、最小二乗法を使用してポイントを通る線を当てはめることができます。

小さなパーセプトロンまたはニューラル ネットワークのトレーニングを試すこともできます (それが線形分布であるかどうかによって異なります)。ただし、これは重要なトレーニング セットがあることを前提としています。

また、単純な遺伝的アルゴリズムを使用して、前の n に基づいて次の値を予測しようとする数式を取得することもできます。ただし、適切なサイズのトレーニング セットが不足している可能性があるため、これにはパーセプトロン アプローチと同様の問題があります。

そうでなければ、問題について詳しく知らずに将来の要素を予測することはおそらく不可能です。問題について詳しく知っている場合は、その情報を使用して予測子をモデル化できます。

于 2015-11-20T08:54:48.940 に答える