我有一个多行的数据框，输入列为x0，x1 ... xn，结果列为y。
df = pd.read_csv("data.csv")
results = df['y']
inputs = df.drop('y')
我想最小化y的值。我知道输入x0-> xn的组合提供了y的最小值。
结果值y来自一个黑匣子，我无法通过代码连接到它。
是否有一种算法可以确定输入的最佳猜测以最小化y？然后，我将手动重复/收敛，直到将y降低到我的口味为止。
输入值必须> = 0，并且是整数
我想象的错误的伪代码：
restrictions = (inputs >= 0 & inputs.astype(int))
result = minimize_function(inputs, results, restrictions)
result.x are new inputs
result.y is predicted result (optional)
我签出了scipy.optimize，但是不确定该功能是否真正未知时如何使用。
谢谢！