關於分類方法的建議

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我需要對傳入汽車租賃進行分類，但是我可以用於培訓的歷史數據是「分組」形式的，我無法瞭解如何訓練分類模型。關於分類方法的建議

我的接收數據是汽車型號，數量和單位價格的列表：

Chevrolet Spark, 1, 196.91 
Fiat 500, 1, 196.91 
Toyota Prius Hybrid, 3, 213.73

該輸入數據當前手動分類並保存由類和每組總價分組（雪佛蘭和菲亞特是經濟普銳斯是混合）：

Economy, 393.82 
Hybrid, 641.19

這個問題應該通過機器學習可以解決的，但我無法弄清楚如何建立一個訓練集的監督分類。任何指導讚賞。

感謝

2016-06-22 joe_c

樸素貝葉斯分類應該做你正在嘗試做的......你可以用價格作爲功勳使用，從什麼已經被標記學習。

但是，我不明白如何使用總價格進行分類以獲得一致的數據，因爲您並不總是擁有從一個組到另一個組的許多對象......您將不得不使用單位價格。

2016-06-22 11:09:02 Carele

問題是我沒有任何標籤，我沒有菲亞特標記爲經濟其他地方用戶的頭/紙上。或者我誤解了你？ –

@joe_c您不能使用已經手動分類爲標記火車集的示例嗎？編輯：分類只在紙上？人工手動分類不能在電腦上完成？ – Carele

的確，它是和手動完成的，並且標記不保存在任何地方。就是這樣，因爲數據進來紙（幾十行），而不是衝壓許多行，他們分組，並註冊只有幾個分組行。 –

有很多算法可以提供多類分類，但是您能否更詳細地解釋您想要預測的內容？從你寫的內容來看，這聽起來更像ETL過程而不是機器學習模型。

如果我正確理解你的例子，「Chevy Spark」或「Fiat 500」汽車模型的入場記錄將始終標記爲「Economy」，而帶有「Toyota Prius Hybrid」將被標記爲「混合」。一個簡單的查找表可以完成這項工作 - 不需要花哨的機器學習數學。 :)

2016-06-22 12:22:15 jmp

我嘗試根據分組的歷史數據來預測汽車的標籤（所以我沒有清潔汽車 - >標籤數據來構建查找）。你是對的，Chevy Spark和菲亞特500將永遠被貼上經濟標籤等，我只是希望我能用ML來識別汽車的標籤:) –

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