Quali metodi di regressione sono adatti per funzioni con valori binari e output continuo?

Question

Desidero creare un modello di apprendimento automatico per la regressione su output continuo in base a caratteristiche con valori binari (0,1). la dimensione del mio problema è intorno a 200. quale dei metodi scorrevoli sembra adatto a questo tipo di problema?

• SVR con diversi kernel

• Regressione foresta casuale

• MARS

• gradiente aumentando con l'albero di regressione

• Kernel di regressione (Nadya-Watson Kernel di regressione)

• LSR e Lars

• gradiente stocastico incrementare

Answer 1

Intuitivamente parlando, tutto ciò che richiede il calcolo di un gradiente sta andando a lottare su valori binari. Dal tuo elenco, SVR e Foreste sarebbero il primo posto in cui cercherò una soluzione di riferimento.

Answer 2

Si può anche guardare alla massimizzazione delle aspettative per i modelli di miscela Bernoully. Si occupa di set di input binari. Potete trovare la teoria nel libro: Christopher M. Bishop. "Pattern recognition e machine learning".