回答編集履歴
1
内容の追記
test
CHANGED
|
@@ -1,3 +1,5 @@
|
|
|
1
1
|
ニューラルネットワークを使うといいかと思います。
|
|
2
2
|
|
|
3
|
-
質問のケースであると予測値を隠れ層として定義して説明変数からから計算されるようにします。
|
|
3
|
+
質問のケースであると予測値を隠れ層として定義して説明変数からから計算されるようにします。次に予測値から所定の計算式で最終的に欲しい値を計算します。
|
|
4
|
+
|
|
5
|
+
これでモデルの本体ができたので、目的変数との差異を評価するコスト関数を定義してこのコスト関数が最小になるパラメーター（説明変数から隠れ層を計算する係数）を求めればいいかと思います
|