当历史目标变量本身不是优化时，使用机器学习预测目标变量的优化值

Question

问题与机器学习的基本原理有很大关系 - 这是一个预测问题 - `

  

模型根据历史记录预测目标变量   RMSE为0.01 COD为0.97，MAE为0.7

` - 但是根据客户要求，预测的目标值不是优化的。 - 根据它们历史记录没有目标变量的优化值，并且有一个范围来获得优化值

我的问题是，历史目标价值观察本身并未优化，机器学习算法如何预测优化价值？

• 如果有办法，那就是那种方法。
• 我们可以使用优化技术来最小化错误，但它也有助于预测优化值。