Algoritmo para prever resultados com base em parâmetros

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Eu nunca fiz nada com estatísticas, por isso não tenho certeza de como começar com esse problema que preciso resolver para alguns softwares em que estou trabalhando.

Basicamente, existem três parâmetros

  1. Um parâmetro inteiro (A) que pode ser um intervalo de (por causa do argumento) 1-10
  2. Um parâmetro booleano (B) que, se presente, pondera o valor de A.
  3. Um parâmetro inteiro (C) que pode ser um intervalo de 1-100.

Existe um resultado: um inteiro (D) que pode ser do intervalo -1, 0, 1.

Para cada valor de C, haverá um valor de A, B e D. C é uma condição preexistente. A e B são parâmetros. D é o resultado, que pode ser subjetivo.

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| C | A  | B | D  |
+---+----+---+----+
| 1 |  3 | 0 | -1 |
| 1 |  3 | 1 | -1 |
| 1 |  5 | 0 |  0 |
| 1 |  5 | 0 |  0 |
| 1 | 10 | 0 |  1 |
| 1 | 10 | 1 |  1 |
| 2 |  3 | 0 | -1 |
| 2 |  3 | 1 |  0 |
| 2 |  4 | 0 |  0 |
| 2 |  4 | 1 |  0 |
+---+----+---+----+

O que eu estou procurando, é dado C, A, B, como posso fazer uma previsão do que D será. Nesse caso, terei dados históricos de todos os quatro valores para partir. C não será necessariamente linear como no meu exemplo.

    
por kettch 28.09.2015 / 06:40
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1 resposta

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Este é um problema de aprendizado supervisionado .

Parece ser uma tarefa classificação , ou seja, a variável de saída D recebe rótulos de classe (o outro grupo é a tarefa regressão ).

Existem muitos algoritmos para classificação e você provavelmente deve começar com algo simples, por exemplo, regressão logística .

Se eu entendi mal o exemplo e o seu é uma tarefa de regressão simbólica , uma boa abordagem é a programação genética (você tem que especificar um conjunto de equações primitivas e novas são então formadas por recombinação de equações anteriores).

    
por 28.09.2015 / 11:35
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