Какой алгоритм применим для прогнозирования нескольких выходных значений с помощью "машинного обучения"

Я пытаюсь предсказать значения четырех целевых числовых переменных, используя машинное обучение, я очень новичок в концепциях машинного обучения, Пожалуйста, помогите мне создать модель для указанного ниже набора данных. Пожалуйста, предложите, какой подход использовать для прогнозирования нескольких значений. Я серьезно не знаю, с чего начать, с чего начать и какой алгоритм использовать.

Вот мой набор входных данных и набор выходных данных.

Входной набор данных

    // Input dataset
        {
      "width":1000,
      "height":500
      "objects": [
        {"left": 27.76, "top": 27.5, "width":671, "height": 197},
        {"left": 312.2, "top": 154.27, "width":499, "height": 452},
        {"left": 707, "top":41.3, "width":1000, "height":714}
      ]
    },
    {
      "width":1000,
      "height":500
      "objects": [
        {"left": 30.12, "top": 37.5, "width":721, "height": 217},
        {"left": 360.2, "top": 160.27, "width":530, "height": 520},
        {"left": 720, "top":60, "width":1200, "height":814}
      ]
    },
    {
      "width":1000,
      "height":500
      "objects": [
        {"left": 35.12, "top": 40.2, "width":721, "height": 217},
        {"left": 370.2, "top": 170.27, "width":540, "height": 530},
        {"left": 800, "top":90, "width":1250, "height":910}
      ]
    }

Выходной набор данных

{
  "width":1000,
  "height":500
  "objects": [
    {"left": 40.27, "top": 30, "width":671, "height": 197},
    {"left": 370, "top": 160, "width":499, "height": 452},
    {"left": 750, "top":50.13, "width":1000, "height":714}
  ]
},
{
  "width":1000,
  "height":500
  "objects": [
    {"left": 35.15, "top": 47.3, "width":721, "height": 217},
    {"left": 410, "top": 190, "width":530, "height": 520},
    {"left": 650, "top":90, "width":1200, "height":814}
  ]
},
{
  "width":1000,
  "height":500
  "objects": [
    {"left": 45.12, "top": 45, "width":721, "height": 217},
    {"left": 390, "top": 185, "width":540, "height": 530},
    {"left": 820, "top":100, "width":1250, "height":910}
  ]
}

Пожалуйста, попробуйте визуализировать прямоугольник между вводом и выводом. меняются только значения "left" и "top". Может быть, он переходит в другую позицию. то, как это выравнивается, определит алгоритм. Также укажите размер набора данных

Wickkiey 26.10.2018 09:26

На данный момент я пытаюсь просто варьировать свойства left и top, чтобы упростить

Poornima Subramani Naidu 26.10.2018 10:10
4
2
739
1

Ответы 1

Ваш вопрос слишком общий. Так что позволю себе ответить теоретически.

Допустим, вы говорите о прогнозировании переменной в наборе данных. Итак, первое, что вам нужно сделать, это подготовить набор данных со всеми переменными (должно быть выполнено преобразование категориальных переменных), а производные переменные можно добавить в набор данных. После того, как набор данных подготовлен, вам необходимо создать набор данных для обучения и набор тестовых данных. В наборе обучающих данных вы можете создать свою модель. После создания модели вы можете оценить модель, используя тестовый набор данных, чтобы предсказать интересующую вас переменную (например, цена автомобиля в случае набора данных автомобиля).

Теперь несколько теоретических вещей: в основном, в прогнозной аналитике есть 3 типа алгоритмов машинного обучения: регрессия, классификация и кластеризация. В зависимости от необходимости вам нужно выбрать один из них. Регрессия предназначена для предсказания непрерывной переменной. Классификация заключается в категоризации набора данных по ярлыкам. Кластеризация предназначена для выявления неизвестных кластеров.

В задаче регрессии будет несколько независимых переменных, которые будут использоваться для прогнозирования значения зависимой переменной (например, цена автомобиля прогнозируется на основе пробега, веса автомобиля, роста, длины, мощности и т. д.). Здесь цена автомобиля является зависимой переменной, а все остальные переменные являются независимыми по своей природе.

Определите, что вы хотите сделать, а затем примените концепции.

Другие вопросы по теме