Question

我有以下熊猫数据框数据集：

A：

   col1  col2
0     5     3
1     5     4

B：

   col1  col2
0     6     4
1     2     4

我的列表：

[24.5, 65.4]

假设我有三十个A，B，my_list对的数据集，它们具有不同的值集。在数据框A和B中的一个或两个中更改单个或多个值会影响my_list中的值。

假设我要在my_list中实现[65.0，46.21]，我需要找出A，B数据帧中需要存在哪些值。

我正在寻找建议，什么是解决此问题的最佳方法？一个简单的ML算法？深度学习模型？如果是这样，我应该使用哪一个？

请注意，我的数据集只有30个，我正在寻求一个尽可能接近所需的my_list值的值。

任何建议将不胜感激。

Answer 1

听起来像您需要回归算法。

我可以将您的任务转换为：给定8个位置输入，找到一个通用公式，该公式会产生最接近所需输出的输出。这是一个典型的回归问题，您可以使用许多强大的工具。

鉴于您的数据集很小，最好从简单的算法（例如线性回归）开始，然后在必要时使用更复杂的算法（例如支持向量机）。