我正在开始一个数据分析项目，并且好奇最好的方法是处理以下场景：
1个结果变量（数字）， 4个预测变量（全数字），
任何变量之间都没有关系（线性或非线性）
python中的数据集：
import pandas as pd
import numpy as np
pd.DataFrame( np.random.random([100,5])*100-50, columns=[['outcome','v1','v2','v3','v4']] )
寻求v1-v4的一个子集，最大化总和（结果），最少5个案例。 如果没有最小输出约束为5，我只是找到max（结果）和v1-v4的值，我会将它们用作我的过滤器。但由于我需要多个案例，我需要进行强力搜索，我认为这是分类数据的优化，如果这有意义的话。
进行此优化搜索的好方法是什么？
此外，如果有任何不清楚的地方，请发表评论。
本