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請問若xgboost模型已訓練與測試完畢,且已確認可用,以往皆是丢新的數據去預測结果,那是否有可能用想得到的结果,例如某個定值去得知需丢入哪些數據? 舉例: 正常x1,x2,..,xn去預測y, 改為y去求得x1到xn 還是只能用模擬的方式,因x1到xn輸入值有上下限,去跑出所有组合,找出最接近y定值的那组x1到xn,?? ----- Sent from JPTT on my OPPO CPH1605. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.141.53.48 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1524715265.A.9B8.html
goldflower: 你這是generative model 不過聽起來是連續輸出? 04/26 12:42
goldflower: 有人做過連續變數的生成模型嗎 蠻好奇的 04/26 12:43
goldflower: 我直覺是覺得好像不能做 之前沒google到相關的東西QQ 04/26 12:44
b29308188: 有無限多組解,因為xgboost的 (x1-xn) ->y 是lossy com 04/26 12:57
b29308188: pression的過程 不過假如output的長度再長一點有可能 04/26 12:57
b29308188: 類似的可以去看seq2seq怎麼弄的 04/26 12:58
reck0916: 這主要是實務上遇到的問題,製造現場需要知道要得到想要 04/26 13:56
reck0916: 的结果,需要輸入特徵值的數值是多少,因為輸入数值主要 04/26 13:56
reck0916: 爲0.1跳動的間斷变數,才想說要用暴力解法,還是有其他 04/26 13:56
reck0916: 更好方法 04/26 13:56
b29308188: 可以去看你學出來參數去調整input 04/26 14:37
ray39620: 通常機器學習學的是多對一函數,也許可以從既有資料去推 04/26 15:16
ray39620: 測或合成 04/26 15:16
reck0916: 可以把input想成是机台的控制参數,因操作員根本不懂演 04/26 19:48
reck0916: 算法的過程,且生產時間有限,才需要弄成机台参數該怎麼 04/26 19:48
reck0916: 輸入才能得到想要的y 04/26 19:48
bestchiao: 製造部喔? 04/27 06:30