У меня есть фрейм данных из нескольких строк с входными столбцами x0, x1 ... xn и столбцом результирующих значений y.
df = pd.read_csv("data.csv")
results = df['y']
inputs = df.drop('y')
Я бы хотел минимизировать значение y.Я знаю, что существует комбинация входов x0-> xn, которая обеспечивает минимальное значение y.
Полученное значение y исходит из черного ящика, к которому я не могу подключиться через код.
Существует ли алгоритм, который определяет наилучшее предположение о входных данных для минимизации y?Затем я повторял / сходился вручную до тех пор, пока не уменьшил бы y на свой вкус.
Входные значения должны быть> = 0, а целые числа
плохой псевдокод того, что я представляю:
restrictions = (inputs >= 0 & inputs.astype(int))
result = minimize_function(inputs, results, restrictions)
result.x are new inputs
result.y is predicted result (optional)
Я проверил scipy.optimize, но не уверен, как использовать, если функция действительно неизвестна.
Спасибо!