algorithm - True/False イベントを予測する方法

Question

多くの試行で、システム (x、y、z、..) でいくつかの測定値があります。システムは true または false の出力を生成します。データを取得して、システムの結果を最もよく予測する x、y、z の予測関数を作成したいと思います。

グラフを近似するなど、結果を滑らかに近似する方法には慣れていますが、結果が true/false である場合に検索する用語がわかりません。

Answer 1

を検索しmultivariate classificationます。

あなたの場合、2 つのクラス (true と false) しかありません。

統計的分類に関するウィキペディアの記事には、一般的に使用されるアルゴリズムのリストがあります。

また、実際の値をいくつかの値の関数としてモデル化する試みを検索することもできmultivariate regressionます。この場合、可能な値は離散セット (0,1) です。回帰関数の出力に基づいて、予測された結果が True か False かを決定する必要があります (たとえば、出力が > 0.5 の場合は True、<= 0.5 の場合は False と仮定します)。

データの分析に関連するより詳細な回答を得ることができるhttps://stats.stackexchange.com/もあることに注意してください。

Answer 2

基本的に、TRUE または FALSE の確率が必要です。標準的な手法は、ロジスティック回帰です。ロジスティック回帰は、バイナリ応答変数といくつかの独立変数の間の関係を記述する便利な方法です。出力は確率なので、簡単に解釈できます。

ほとんどの言語には、ロジスティック回帰を実装するための標準ライブラリがあります。

Answer 3

ニューラル ネットワークは、あなたの問題にぴったりのようです。