Phương pháp hồi quy nào phù hợp với các tính năng có giá trị nhị phân và đầu ra liên tục?

Question

Tôi muốn xây dựng mô hình học máy để hồi quy về đầu ra liên tục cho các tính năng có giá trị nhị phân (0,1). kích thước của vấn đề của tôi là khoảng 200. phương pháp nào có vẻ phù hợp với loại vấn đề này?

• SVR với Kernels khác nhau

• Regression rừng ngẫu nhiên

• MARS

• Gradient thúc đẩy với cây hồi quy

• Kernel hồi quy (Nadya-Watson Kernel hồi quy)

• LSR và LARS

• Stochastic Gradient thúc đẩy

Answer 1

trực giác nói, bất cứ điều gì đòi hỏi việc tính toán một gradient sẽ đấu tranh trên các giá trị nhị phân. Từ danh sách của bạn, SVR và Rừng sẽ là nơi đầu tiên tôi tìm kiếm giải pháp điểm chuẩn.

Answer 2

Bạn cũng có thể xem xét tối đa hóa sự mong đợi cho các mô hình hỗn hợp của Bernoully. Nó đề cập đến bộ đầu vào nhị phân. Bạn có thể tìm thấy lý thuyết trong cuốn sách: Christopher M. Bishop. "Nhận dạng mẫu và học máy".