У меня есть набор данных, который можно резюмировать как этот:предсказание Значение с помощью Python
name value
A 1
B 2
C 3
D 4
Если я ставлю A, B и C в обучающем наборе и D в тестовом наборе, можно использовать Python 3.x для прогнозирования значения D (4)?
Это вопрос выбора и правильного применения алгоритма машинного обучения, и это не вопрос Python как таковой. Ваша стартовая точка должна быть SciPy - и коротко ответить на ваш вопрос - это, конечно, возможно.
Не могли бы вы показать мне пример кода? – Falkons
Для этого вам не нужен алгоритм ML; кажется, что вы ищете тривиальную линейную экстраполяцию, чтобы связать данную строку с конкретным значением. В этом случае линейная регрессия будет выполнять эту работу, не прибегая к обучению модели. Ваш «модельный» вывод в этом случае представляет собой простое линейное уравнение с наклоном 1 и перехват символа перед «А».
Обратите внимание, что многие алгоритмы машинного обучения будут не найти значение для "D". Например, алгоритмы классификации не будут обрабатывать это, так как «D» и «4» выходят за рамки набора тренировок. Алгоритм прогнозирования значений должен найти его, предоставил, что вы кодируете букву как значение на непрерывной, линейной, числовой оси.
Когда мне нужно обучить модель и когда мне не нужно ее обучать? Если бы у меня был A со значением 1.2, B со значением 1.7, C со значением 3.6 и D со значением 5.1, то обучение модели должно быть обязательным? – Falkons
Вышеупомянутый вопрос слишком широк и глубок для переполнения стека; то, что вы просите, представляет собой набор более абстрактных знаний, которые должны исходить из учебника или класса. В общем, вам нужно обучить модель, когда вам нужно эвристическое решение (обычно это проблема, которая по сути является алгебраическим описанием открытой формы), а не нечто, для которого известна замкнутая форма или короткий алгоритм. Часто это зависит от точности, которую вы хотите от решения, и от богатства плюс простота доступных данных. – Prune
Чтобы ответить на ваш вопрос, нет, обучение модели не требуется для этих четырех входных точек. Это зависит от того, что вы ожидаете от обученной модели. Вы дали нам четыре точки данных, а не описание проблемы. Если вы можете сформировать это в действительный вопрос переполнения стека, напишите * в качестве отдельного вопроса *. – Prune
Да. Но я не думаю, что это то, что вы действительно хотите знать. – Goyo