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私は多くの試行にわたってシステム（x、y、z、..）上でいくつかの測定値を持っています。システムは、真または偽の出力を生成する。私はデータをとり、x、y、zの予測関数を生成して、システムの結果を最もよく予測したいと考えています。True/Falseイベントを予測する方法
私は、グラフを近似するような滑らかな結果を近似する方法に慣れていますが、結果が真/偽であるときに検索する用語は分かりません。
A
答えて
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multivariate classificationを検索してください。
あなたの場合、2つのクラス（真と偽）があります。
Wikipedia article on statistical classificationには、よく使用されるアルゴリズムのリストがあります。
実際の値をいくつかの値の関数としてモデル化しようと試みるmultivariate regressionを検索することもできます。可能な値は離散集合（0,1）です。 回帰関数の出力（例えば、出力が0.5より大きい場合はTrue、それが< = 0.5の場合はFalse）を仮定して、予測結果がTrueまたはFalseであるかどうかを判断する必要があります。
https://stats.stackexchange.com/には、データの分析に関連する詳細な回答が記載されています。
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ニューラルネットワークは、あなたの問題に最適なようです。
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基本的には、TRUEまたはFALSEの確率が必要です。標準的な手法はlogistic regressionです。ロジスティック回帰は、バイナリ応答変数といくつかの独立変数との間の関係を記述する有益な方法です。出力は確率であるため、容易に解釈可能である。
ロジスティック回帰を実装するためのほとんどの言語に標準ライブラリがあります。
-1： "チューリングマシンはその問題を解決できます"という答えではなく、どちらもあなたのものではありません。 – bdares
@bdares：IMO、私の応答の詳細レベルは、質問の詳細レベルに従っています。 – salva
NNを使用することはできますが、バイナリデシジョンダイアグラム、クラスタリング、SVMを使用することもできます。NNは「完璧なフィット」であると言えば、おそらく過言です。 – hugomg