@mtNATS

Какую модель выбрать?

Если покурить немного, могу разобраться с php кодом, понимаю что такое и как работать с github, mysql... давно хотел попробовать сделать свою нейронку. Есть практическая задача и собственно на ней и хотел бы:

Есть число которое нужно предсказать, вместе с числом есть ещё ряд значений, в т.ч. текстовые.
Например такие данные :
  • локация,
  • кол-во человек,
  • старший группы
  • оценка

*возможно ещё день недели и время суток, короче +/- такие вводные
Есть несколько сотен тысяч строк для обучения...

Нужно на основе известных данных предсказать, какая будет итоговая оценка.

Не могу понять могу ли я подобное у себя на сервере с php-ml реализовать, если там подходящая модель? Другие языки наверное не стоит, если только pyton но тогда самый примитивный пример...
  • Вопрос задан
  • 104 просмотра
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 3
vitaly_74
@vitaly_74
можете. вообще любая нейронка это прежде всего уравнение с большим кол-вом параметров.
ваша задача очень похожа на регрессионный анализ
вот ссылка, помогающая объяснить что такое нейронная сеть (машинное обучение) https://qna.habr.com/q/565845
Ответ написан
Комментировать
@ehevnlem
Программирую с 1975, в интернете с 1993.
Нет никакого смысла программировать эту задачу. Определитесь что будете использовать - нс или что-то другое.
Затем используйте готовые пакеты. Из нейронных сетей лучше всего подходит ограниченная машина Больцмана
Ответ написан
Комментировать
@dmshar
Если ваша оценка - это некоторая ранжированное множество значений (ну как в школе: 1, 2, 3, 4... 12 или как в вузе - F,E,D,C,B,A или как шкала эпидемической опасности "зеленая"-"желтая" - "оранжевая" - "красная") и/или хотя-бы один из ваших признаков - не непрерывное числовое значение (локация, старший группы, день недели и пр)- то выбор модели абсолютноочевиден и однозначен. Это - классификация.

Надо (разумно-ли) - ее реализовывать самостоятельно? Ну только если очень хотите потренироваться, у вас много свободного времени и от качетства результата мало что зависит. Потому что в любом уважающем себя пакете, которые претендует на звание МL-инструмента, реализация хотя-бы одного из алгоритмом классификации имеется. В том числе и в том, на который вы ссылаетесь (php-ml).Другое дело его качество - но тут даже проверять лень, потому-как в том-же Python/Scikit-Learn есть больше десятка реализованных алгоритмов классификации (логистическая регрессия, k-ближайших соседей, опорных векторов, наивный байесовский классификатор, дерево принятия решений, random forest, AdaBoost, градиентный бустинг - может чего пропустил) качество которых тысечекратно проверено, работоспособность доказана. Выберайте, пробуйте, ищите наиболее адекватный для ваших данных. И для использования их знаний Python нужно - на самом низком уровне.
Да, среди нейросетей есть сети, приспособленные к решению этого класса задач. Но вообще-то их (нейросети) целесообразно применять не вместо хорошо работающих алгоритмов МД, а там, где такие алгоритмы в чистом виде использовать проблематично. А в простейших случаях как у вас (число параметров - около 10, все они явно выделены, данные (могут быть) сведены в таблицу) использование нейросети - это как использование КаМАЗа для перевозки тещи на дачу - можно, но мягко говоря не целесообразно и крайне неудобно.
Ответ написан
Комментировать
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы