Как написать простую нейросеть для определения рейтинга банка?

Question

[Roger Martino]

Мне нужна самая простейшая нейросеть на питоне для определения рейтинга банка по входным параметрам. Есть файл с характеристиками банка (оборот, посетители, отзывы и тд) и его рейтинг - число от 0 до 50. Подскажите, с чего начать?
На биржах фриланса никого не смог найти, кто за адекватную стоимость сможет с комментариями реализовать такую задачу. библиотеку можно использовать любые. Главное, чтобы задача решалась

Comments

[Lander]

Допустим вы создадите сеть. Как вы её обучать будете?

[Roger Martino]

Lander, В эксель файле есть немного данных с параметрами банка и его рейтингом - вот на этих данных и обучить хочу. В крайнем случае придется искать другой алгоритм, который по входным параметрам банка сможет дать более менее адекватный рейтинг

[Спрашивающий]

Берите azure ml и играйтесь)

[dmshar]

Спрашивающий, Ну да, с полсотней строк обучающей выборки. На Azure. Самое "оно".

[sim3x]

Roger Martino,

по входным параметрам банка сможет дать более менее адекватный рейтинг

никакой не даст

Кроме инсайда

Вам нужно сначала почитать, послушать, посмотреть доклады по принципам работы ML

[Roger Martino]

sim3x, "никакой не даст" - но все же по критериям можно примерно выявить рейтинг банка? Пусть это будет приближенное значение с большой погрешностью, но все же

[sim3x]

Roger Martino,
Вас интересует решение, которое будет хуже подкидывания монетки?

[Roger Martino]

sim3x, Если нет возможности написать ничего лучше

[sim3x]

Roger Martino, то подкинуть монету проще
Согласен

Answer 1

[ivodopyanov]

По-моему, начать лучше с того, чтобы найти какого-нибудь эксперта и поговорить с ним вживую часик-другой. Может даже договориться заплатить за консультацию, если среди друзей такого не найдется.
Чересчур общий вопрос для такого сервиса вопросов-ответов, как Тостер.

Answer 2

[dmshar]

Не очень понял вопрос "как написать"? Может вас все-таки интересует "Какой метод использовать"?
Задам еще один вопрос - почему нейросеть? Для обучения нейросети необходимо ОЧЕНЬ много данных. Порядка нескольких тысяч. Они есть у вас?
Теперь по методу. Все зависит от того, какие (по типу) данные у вас есть. Если они изменены в количественной шкале - то можно попытаться применить методы ранговой регрессии, метод главных компонент, ну может еще что-то из области теории шкалирования.
Если же у вас данные представлены в различных шкалах - количественной, ранговой, номинальной, дихотомической, то наиболее простой путь - строить классификатор. Например - на основе деревьев.
Ну, а если очень повезет, то может быть сработает и k-NN метод или какие нибудь из его модификации.
"Библиотек" - а точнее, модулей, реализующих указанные методы в библиотеке Scikit-Learn (на Python) - более чем достаточно.

Comments

[Roger Martino]

Большого количество данных у меня нет. Шкалы разные. То есть лучше все таки попробовать другие методы?

[dmshar]

Roger Martino, Не лучше, а единственно обоснованный путь. Но при малом количеством данных результат будет весьма проблематичный на любом алгоритме.