我可以通过深度学习进行回归吗？

Question

我是 ML 的新手，我有一个数据集：

其中：

AppDomain.GetAssemblies()

我试图使用找到 X 和 Y 之间的可能关系，例如 Y = M（X）深度学习。据我所知，这是一个回归任务，因为我的目标 Y 的数据类型是真实的。

我尝试了一些回归算法，如LMS和逐步回归，但这些算法都没有给我带来很好的结果。所以我转向深度神经网络解决方案，所以：

• 可以 ANN 执行此回归任务吗？
• 如何设计网络，尤其是图层类型，激活功能等？
• 我可以参考一些现有的NN架构吗？

感谢任何帮助。

Answer 1

我没有机器学习部分的解决方案，但我确实有一个可能有效的解决方案（因为您要求任何其他解决方案）。

我会说使用机器学习可能很困难，因为你不仅需要找到一个关系（假设有一个关系），而且你需要找到正确的模型类型（它是线性的，二次的，指数的） ，正弦等，然后你需要找到这些模型的参数。

在R编程语言中，例如，很容易设置多元线性回归。以下是用于查找线性回归的R代码草图。

data = load("data.Rdata") # or load a table or something
regression = lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + x7, data = data)
print(summary(regression))

编辑：您可以在此处获得更好的答案：https://datascience.stackexchange.com/