私はアマゾンの機械学習の初心者です。 「線形回帰」を使用して機械学習を使用して予測を生成することはできましたが、「この製品では何台のユニットを販売するのか」という適切な例は見つかりませんでした。私の期待は、予測を使用して、今後各カテゴリーでどのくらい多くの製品が必要かを見極めることです。私は単に期待していたX &入力でY軸を定義することができますが、アマゾン機械学習ではターゲットのみが予想され、グラフが自動的に生成されます。 X軸は常に、販売された製品の数ではなく、入力CSVからのレコード数を使用します。Amazon AWS機械学習 - 予測販売製品を賢明に
さらに進めていく方法や、参考にする資料や資料が必要です。
おかげで、 ラジ
アマゾン機械学習は、教師研修で動作します。履歴データ（可能な限り）と結果を提供する必要があります。次に、一連の入力が与えられたときに結果を予測できます。
、 、Windy、Hot、Cold）
また、このような販売のアイスクリームの数として、結果を提供します。
上記のデータをできるだけ多く取り込んで、Amazon Machine Learningにアップロードしてください。というデータが最適です。内部的には線形回帰を使用しますが、多くの異なる予測アルゴリズムを使用してモデルを自動的に選択します。
次に、あなたのような、入力の与えられたセットの値を予測するにそれを頼むことができます。
次に、は、アイスクリーム販売の予測レベルを生成します。
機械学習はには多くの例を提供しますこれは予測アルゴリズムをよりよく構築できるようにするために最も効果的です。また多くの異なる変数を提供する必要があります。たとえば、日付が毎日異なるため、単に日付を付けないでください。代わりに、曜日、月、四半期、祝日に分けて、今年の128日目ではなく、その日の意味をより深く見つけ出すことができます。