複数の画像候補から一番相応しいものを選択する手法について

やりたいこと

機械学習初学者です．
解決したい問題として，100枚の焼肉の写真の中から100枚の焼肉画像を焼けている順に並べたいと思います．
データセットなどは十分にあると考えた時に，焼けているor焼けていないの判別などの分類問題などはSVMなど様々な手法が考えられると思いますが，焼けている順であったり100枚全てが完全に焼けていない写真であったり，中途半端な焼け具合の場合において，「強いて言うならば」を考慮した結果を返してくれるリコメンドエンジンのような機械学習手法はどの様な手法を用いれば良いかご教授いただきたいです．
出力としてはこのような形を想定しています，

yakiniku4.png 98.0%
yakiniku5.png 86.0%
yakiniku3.png 72.0%
yakiniku2.png 70.0%
yakiniku1.png 5.0%

退会済みユーザー

2022/12/06 15:00

> 「強いて言うならば」を考慮した結果を返してくれるリコメンドエンジンのような機械学習手法こういうのを「回帰」と言います。英語でRegressionとした方が参考になる情報が得られるはずです。ですので、やりたいことは「入力：画像」→「出力：回帰結果の数値○○%」ですね？まずは、画像の回帰について調べて、それに基づいてこの質問をどう分からないか修正した方が良いです。そのうえで、もう少し、画像の解像度だとか3chかグレースケールか、どうやって映っているか、背景はどうか等の情報を加えると良いと思います。