机器学习 - 特征选择和建模（样本之间的连接）答案

【问题标题】：Machine Learning - Features selection and Modeling (Connection between samples)机器学习 - 特征选择和建模（样本之间的连接）
【发布时间】：2017-10-26 07:50:41
【问题描述】：

我是机器学习的新手，我现在对我的数据有几个问题。

假设我有 X 个样本，Y 个特征，并且我还有 x1 和 x2 之间的联系（例如交互计数）

由于机器学习的大部分教程都是从样本本身专门标记的标签开始...

我想问我应该如何构建模型？我想要一个模型，它可以预测两个特定样本，以查看交互计数有多高。

给我一个学习方向/关键词就够了，谢谢！

【问题讨论】：

欢迎来到 StackOverflow。请阅读并遵循帮助文档中的发布指南。 on topic 和 how to ask 在这里申请。 StackOverflow 不是设计、编码、研究或教程服务。
对不起，但我认为这是一个有效的问题，我已经对其他组提出了一些建议，我也将其发布在这里（不知道这样做是否正确)
不，不是。您可以在stats.stackexchange.com 上发布此信息。只有与编程相关的问题（这不是，这是要求设计和解决方案的方法）才是 stackoverflow 的主题。
感谢您的澄清 :)

标签： machine-learning data-modeling

【解决方案1】：

我有其他人对这种方法的建议：

将问题表述为 z=f(x1,x2)，即标签取决于样本的元组。如果准备好 ((x1,x2)=>z) 的数据集，则可以将其用于训练回归、决策树或网络。

【讨论】：