我应该使用哪种类型的ML算法/模型进行预测？ [关闭]

Question

关门了。 这个问题需要更加集中。 它当前不接受答案。

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改善这个问题

我很抱歉，这可能是一个很难回答的问题，我正在寻找在正确方向上展开研究的更多观点。

可以这么说，我有大量的数组数据。 病最容易举一个例子：

[{a: 1}, {h: 3}, {r:7}, {p: 2}] 
[{y: 4}, {p: 3}, {w: -3}, {u: 54}]
[{l: -9}, {h: 5}, {r: 9}, {p: 5}]
[{o: -5}, {f: 4}, {i: 0}, {t: 1}]
[{a: 1}, {h: 2}, {r:5}, {p: 2}] 

好的，因此对象的键并不重要。 我想要做的是通过说出哪个列表是“好”和哪个列表是“坏”来在这些对象上训练模型。 从上面的示例数据中，如果第1个，第3个，第5个列表为“好”，而第2个和第4个列表为“差”，则我希望模型能够识别出它们均具有相似的h，r，p， h，r，p是正值（或负数或某种形式的东西），并且它们在列表中的顺序相同。 因此，例如，如果我将[{h: 2}, {a: 1}, {p: 2}, {r:5}]传递为错误，则可以将其分离为其他顺序。 因此，基本上，我希望能够通过比较相似性来确定最有可能导致“好”列表的结果。

Answer 1

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可以这么说，我有大量的数组数据。 病最容易举一个例子：

[{a: 1}, {h: 3}, {r:7}, {p: 2}] 
[{y: 4}, {p: 3}, {w: -3}, {u: 54}]
[{l: -9}, {h: 5}, {r: 9}, {p: 5}]
[{o: -5}, {f: 4}, {i: 0}, {t: 1}]
[{a: 1}, {h: 2}, {r:5}, {p: 2}] 

好的，因此对象的键并不重要。 我想要做的是通过说出哪个列表是“好”和哪个列表是“坏”来在这些对象上训练模型。 从上面的示例数据中，如果第1个，第3个，第5个列表为“好”，而第2个和第4个列表为“差”，则我希望模型能够识别出它们均具有相似的h，r，p， h，r，p是正值（或负数或某种形式的东西），并且它们在列表中的顺序相同。 因此，例如，如果我将[{h: 2}, {a: 1}, {p: 2}, {r:5}]传递为错误，则可以将其分离为其他顺序。 因此，基本上，我希望能够通过比较相似性来确定最有可能导致“好”列表的结果。

Answer 2

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[{l: -9}, {h: 5}, {r: 9}, {p: 5}]
[{o: -5}, {f: 4}, {i: 0}, {t: 1}]
[{a: 1}, {h: 2}, {r:5}, {p: 2}] 

好的，因此对象的键并不重要。 我想要做的是通过说出哪个列表是“好”和哪个列表是“坏”来在这些对象上训练模型。 从上面的示例数据中，如果第1个，第3个，第5个列表为“好”，而第2个和第4个列表为“差”，则我希望模型能够识别出它们均具有相似的h，r，p， h，r，p是正值（或负数或某种形式的东西），并且它们在列表中的顺序相同。 因此，例如，如果我将[{h: 2}, {a: 1}, {p: 2}, {r:5}]传递为错误，则可以将其分离为其他顺序。 因此，基本上，我希望能够通过比较相似性来确定最有可能导致“好”列表的结果。