Какой метод машинного обучения стоит использовать?

Question

[AspMaster]

Добрый день. Есть вектор значений, размерность которого примерно 50. Надо выбрать два метода машинного обучения :
1) классификация. Нужно определить по вектор один из трех классов
2) предсказать итоговое значение по вектору. Значение может быть в промежутке от 0 до 10.
Какие методы машинного обучения могут удовлетворить эти требования?

Comments

[Данил]

У вас есть для классификации метки классов и, соответственно, значения для задачи регрессии?

[AspMaster]

Данил, классы можно как угодно же обозначить? - 1, 0, 1 например

[Данил]

Я имел ввиду, данные размечены для обоих задач?

Например:
Х = [[1, ,2, 3, ...., 49, 50], [1, ,2, 3, ...., 49, 50], [1, ,2, 3, ...., 49, 50]]
y_1 = [1, 0, 1]
y_1 = [0.123, 3.1, 1.78]

[AspMaster]

Данил, для второй задачи y1 целое. А так да

Answer 1

[Алексей]

Собственно сама бинарная классификация и подойдет.
Единственное но, это выходные значения в диапазоне от 0 до 1.
Собственно ничего не мешает тренировочный Y разделить на 10.

Comments

[dmshar]

Бинарная классификация при трех классах?

Тренировочный набор можно делить как угодно, но фразу "в промежутке между 0 и 10" скорее всего следует трактовать, как "произвольное значение в указанном промежутке". Так что не 10 делить не получиться.

Answer 2

[dmshar]

1. Классификация. Возможно - тривиальная K-NN, возможно - SVM, возможно - деревья решений. При кажущейся простоте постановки выбирать конкретный метод не видя данных - все равно, что врачу ставить диагноз заочно.
2. Если на выходе данные непрерывные - то регрессия. Многомерная - в вашем случае. Других вариантов нет.

Answer 3

[OLZ1]

Есть вектор значений, размерность которого примерно 50

Маловато будет: ссылка. Попробуйте увеличить размерность, если это, конечно, возможно.
Советую ознакомиться с моей статейкой: ссылка.