Самое подходящее решение для прогнозирования непрерывных числовых переменных на основе других атрибутов в наборе данных ー это регрессивные алгоритмы. Я сталкивался с такой задачей недавно и успел попробовать несколько регрессивных алгоритмов, чтобы найти оптимальное решение. Первым алгоритмом, который я попробовал, была линейная регрессия. Она позволяет построить линейную модель, которая описывает связь между предикторами (другими атрибутами) и целевой переменной. Линейная регрессия хорошо работает, если связь между переменными линейна, однако она может плохо справляться с нелинейными зависимостями. Для более сложных нелинейных зависимостей я применил алгоритм под названием случайный лес. Случайный лес ー это ансамблевый метод, который комбинирует несколько деревьев решений. Он работает путем создания множества деревьев на основе случайных подвыборок данных и случайных подмножеств признаков. Затем, для каждого входа, случайный лес вычисляет среднее значение прогнозов всех деревьев, что обеспечивает более точные прогнозы. Другим алгоритмом, который я использовал, был градиентный бустинг. Градиентный бустинг ー это итеративный алгоритм, который строит ансамбль слабых моделей и постепенно улучшает их. Он работает, минимизируя ошибку между прогнозами и фактическими значениями целевой переменной на каждой итерации. Градиентный бустинг также хорошо работает с нелинейными зависимостями и может предоставить более точные прогнозы, чем линейная регрессия или случайный лес. В зависимости от конкретной задачи и специфики данных, я рекомендую применять различные регрессивные алгоритмы и сравнивать их результаты. Каждый алгоритм имеет свои преимущества и ограничения, поэтому важно провести тестирование и выбрать наиболее подходящее решение для конкретной задачи прогнозирования непрерывных числовых переменных.