J'ai un ensemble de données qui peut se résumer comme celui-ci:prédiction de la valeur en utilisant Python
name value
A 1
B 2
C 3
D 4
Si je mets A, B et C dans un ensemble de formation et D dans un ensemble de test, est-il possible d'utiliser Python 3.x pour prédire la valeur de D (4)?
Il s'agit de choisir et d'appliquer correctement un algorithme d'apprentissage automatique, et ce n'est pas une question Python en soi. Votre point de départ devrait être SciPy - et répondre rapidement à votre question - c'est bien sûr possible.
Pouvez-vous s'il vous plaît me montrer un exemple de code? – Falkons
Vous n'avez pas besoin d'un algorithme ML pour cela; il semble que vous cherchiez une extrapolation linéaire triviale pour relier la chaîne donnée à une valeur particulière. Dans ce cas, la régression linéaire fera l'affaire sans recourir à la formation d'un modèle. Votre sortie «modèle» est dans ce cas une équation linéaire simple avec une pente de 1 et une intersection avec le caractère avant «A».
Notez que de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique trouver une valeur pour "D". Les algorithmes de classification, par exemple, ne gèreront pas cela, étant donné que "D" et "4" sont hors de portée de l'ensemble d'apprentissage. Un algorithme de prédiction de valeur devrait le trouver, fourni que vous codez la lettre comme une valeur sur un axe numérique continu et linéaire.
Quand dois-je former un modèle et quand je n'ai pas besoin de l'entraîner? Si j'avais A avec la valeur 1,2, B avec la valeur 1,7, C avec la valeur 3,6 et D avec la valeur 5.1 la formation du modèle est un must? – Falkons
La question ci-dessus est trop large et profonde pour Stack Overflow; ce que vous demandez est un ensemble d'apprentissage plus abstrait qui devrait provenir d'un tutoriel ou d'une classe. En général, vous devez former un modèle lorsque vous avez besoin d'une solution heuristique (typiquement un problème qui est intrinsèquement une description algébrique de forme ouverte) plutôt que quelque chose pour lequel une forme fermée ou un bref algorithme est connu. Souvent, cela dépend de la précision que vous attendez de la solution et de la richesse et de la simplicité des données disponibles. – Prune
Pour répondre à votre question immédiate, non, la formation par modèle n'est pas requise pour ces quatre points d'entrée. Cela dépend de ce que vous attendez du modèle formé. Vous nous avez donné quatre points de données, pas une description du problème. Si vous pouvez former ceci dans une question de débordement de pile valide, veuillez poster * comme une question séparée *. – Prune
Oui. Mais je ne pense pas que ce soit ce que tu veux savoir. – Goyo