機械学習で逆予測を実行するにはどうすればよいですか？

Question

私は機械学習にはかなり新しいですが、私は次の問題を解決するために探しています。逆予測の一種です。 私は多くの入力を持っており、それに応じて各レコードごとに1つの出力があります。だから私は簡単に分類を行い、未知の新しいデータセットの出力を予測することができました。 私が解決したい問題は、1つの予期される結果を得て、予想される定義された出力に非常に高い確率で終わる入力データのセットを取得することです。

問題をより複雑にするために、入力条件の一部を定義して、おそらく変更できないj（男性/女性など）を定義し、フィルターのような条件を追加して新しいRevers予測を得る予想され、定義された成果で終わるためには、与えられたものの中で最も重要な重要なインプットとなるでしょう。

例を挙げてみましょう：私は、教育などを含む数千人の生徒の記録と、10年の実務経験を経て正常または極端な収入を得た場合の情報を持っています。私が新しい学生であれば、私の教育、性別、年齢、勉強しているものなどに基づいて、たくさんのお金や平均を得ることができます。 私は何を得たいのですか私は男性であり、程度の年齢であると予想されます。極端な収入を得るためにはどうすればよいですか？

Answer 1

この問題は、いくつかの方法で取り組むことができますが、ユニークで最適な解決策ではありません。

理解しなければならない主な点は、ベクトル入力からスカラー/カテゴリ出力への情報が失われていることです。これは、複数の非常に異なる入力ベクトルが同じ出力値につながる可能性があるため、情報コンポーネントを希釈するため、「可逆」変換または「可逆」変換ではありません。

この問題に対する1つの可能な迎え角は、入力ベクトルをクラスタ化し、出力値ごとにいくつかの関連クラスターを得ることです。次に、入力されたクラスタセンターを抽出して、これらの原型の値が望ましい結果につながるかどうかを調べることができます。このようにして、あなたはあなたの望む逆の入力ポイントを持つことになります。