Как обучить модель по своей функции sklearn?
У меня имеется 150 значений функции, при том, что ее параметр х увеличивается на 1 с каждым разом. Мне требуется вывести 150 следующих значений, при увеличении х на 1. В функции есть так же 2 неизвестных массива, которые как раз нужно найти, что бы вычислить след значения. Подскажите , как это делать, в туториалах только примеры со всякими табличками, где много данных, у меня же есть только результат функции и сама функция с двумя неизвестными
Ответы (1 шт):
Насколько я понимаю, существует бесконечное множество решений такой задачи, если не накладывать никаких дополнительных ограничений на эти ваши неизвестные два массива. Единственный разумный вариант тут - это вообще забыть про два неизвестных массива и просто рассматривать значения функции как временной ряд. Для прогнозирования временного ряда существует множество способов, но тут нужен предварительный анализ данных - посмотреть распределение, есть ли в данных какая-то повторяемость и т.д.
А может наоборот у вас данные настолько линейные, что их обычная линейная регрессия от ряда значений x может предсказать. Но не видя данные ничего конкретного сказать нельзя.