机器学习以在一组数据上创建方程式

Question

我有一组数据（现在只有20对，但也许我可以生产500对以上），我的输入数据是a1 , a2 , a3 , a4 , a5 , a6 , a7而我的输出是b，我对此一无所知等式及其外观。
而且我是机器学习的新手，我应该使用python中的哪个算法，库或框架来预测这些数据的方程式？

提前感谢

Answer 1

那里有多种机器学习算法，以及那里的综合库。 Tensorflow库通常被认为是实现神经网络的一个很好的来源，但是由于输入很少（假设您确实是输入而不是特征），它可能没有足够的数据来训练。您将需要确定是要对值进行分类还是对其进行回归（您是否有一组有限的值，预测值的范围等）。如果使用的是python，则可能希望检查scikit -learn库，也许做一些简单的线性或多项式回归，或者做类似KNN的分类。如果您想了解更多信息并拥有更全面的教程，那么Kaggle会提供一些不错的资源（以及数据科学教程）来帮助您入门。

Answer 2

您的问题称为“回归问题”。对于此问题，有许多可用的方法。最简单的方法是从如下所示的LinearRegression模型开始：http://benalexkeen.com/linear-regression-in-python-using-scikit-learn/

如果您认为输入/输出之间的关系更为复杂，则可以从非线性模型开始，例如 https://machinelearningmastery.com/develop-first-xgboost-model-python-scikit-learn/