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追記

2020/09/13 07:57

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HIN0209
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  時系列データに適応できるのか,相対比率を目的変数に用いられるのか,など不明点がありますが,時系列データが無理であれば特徴量ベースに変換してみます.ありがとうございました.
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+ 追記:「scikit-learnにおいて2項目以上の出力値をfitさせる方法」というトピックが立っていました.
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+ https://teratail.com/questions/148354

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誤字修正

2020/09/13 07:57

投稿

HIN0209
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test CHANGED
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- その後調べてみました.「複数の目的変数に対する回帰(multioutput regression)」が答えのようです.
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+ 質問者ですがその後調べてみました.「複数の目的変数に対する回帰(multioutput regression)」が答えのようです.
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  https://www.haya-programming.com/entry/2018/05/07/115144
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- 複数の目的変数に対応したモデルとして正準相関分析,ランダムフォレスト回帰,ニューラルネットワーク回帰などがあり,scikit-klearnのパッケージがあるようです.
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+ 複数の目的変数に対応したモデルとして正準相関分析,ランダムフォレスト回帰,ニューラルネットワーク回帰などがあり,scikit-learnのパッケージがあるようです.
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