機械学習によるアリーゴリズムの検知方法？

機械学習によりアリーゴリズムを検知したいですが以下のデータならどの方法を使えばいいでしょうか。

データ
クラス　形質１　形質２　形質３　形質４
0　　　2.2　　3.1　　2.4　　　5.1
0　　　3.5　　2.8　　4.2　　　3.5
1　　　1.8　　2.1　　3.5　　　4.1
1　　　2.9　　3.1　　4.1　　　5.5
0　　　5.4　　3.6　　3.2　　　4.8
0　　　3.8　　2.5　　5.6　　　4.4
.....
クラスの１のところを検知したいですが特徴としては形質１－４の順に値が大きくなります。
クラス0については特に特徴がありません。
よろしくお願いいたします。

hayataka2049

2018/12/19 02:38

「アリーゴリズム」は「algorithm」を意味するという理解で良いですか？

orgil

2018/12/19 03:30

その通りです。

hayataka2049

2018/12/19 04:08

だとすると「アリーゴリズムを検知したい」という言葉の意味がわかりません

orgil

2018/12/19 08:58

すみませんが自分もよくわかっていませんから変な質問をしたかもしれないです。簡単に言うと上のようなデータを学習させて、次に新たなデータの形質１－４の順に値大きくなるデータが与えたときにクラス１に分類できる方法を知りたいです。よろしくお願いいたします。

hayataka2049

2018/12/19 09:04

＞形質１－４の順に値大きくなるデータが与えたときにクラス１に分類これが目的であれば、機械学習は必要ありません。単にそれぞれの形質の値の大小を比較するコードを書けば十分です。

orgil

2018/12/19 09:41

ありがとうございます。実際に解析したいデータは20形質以上ありますが。データを可視化（グラープ描いて）した時にクラス1に分類したいデータの7割が形質1-20の順に値が大きくなります。しかし、残りの3割のデータの大きくなる形質の順番は少しい異なりますから肉眼では特徴を得ることができませんでした。そこで、機械学習を用いることで残りの3割のデータも上手く分類できるんではないかなと思いました。もし、いい方法をご存知であれば教えてもらいませんんか。文章が分かり難くなっておりますがよろしくお願いいたします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

アルゴリズムを知っているなら機械学習は必要なく、「手作り」のアルゴリズムで問題ないです。
書いてみるとjsですがこんな感じになると思います。

javascript
1var data=[
2 [2.2,3.1,2.4,5.1],
3 [3.5,2.8,4.2,3.5],
4 [1.8,2.1,3.5,4.1],
5 [2.9,3.1,4.1,5.5],
6 [5.4,3.6,3.2,4.8],
7 [3.8,2.5,5.6,4.4]
8];
9var res=[];
10for(var i=0;i<data.length;i++){
11  var flag=true;
12  for(var j=1;j<4;j++){
13    if(data[i][j]<=data[i][j-1]){
14      flag=false;
15      break;
16    }
17  }
18  if(flag){
19    res.push(data[i]);
20  }
21}
22console.log(res);