Я бы хотел выполнить рекомендацию продукта в Python, проанализировав базу данных транзакций. Образец продукта довольно небольшой (менее 100 продуктов) с транзакциями около 300 тыс.
Я преобразовал свои входные переменные в разреженную матрицу, в каждой строке указаны продукты в корзине, а мои выходные переменные имеют в в каждой строке совпадающие товары, которые будут помещены в корзину.
Я ищу алгоритм, который бы оптимизировал использование хотя бы одного из элементов в рекомендациях k-top в качестве продукта, который будет размещен в корзине.
Из того, что я видел, sklearn.neural_network.MLPClassifier будет соответствовать моим требованиям, но его потеря заключается в том, что он оптимизирует правильное предсказание всех меток, а не имеет одну правильную из трех лучших, например.
Знаете ли вы, какой алгоритм лучше всего подойдет для этого упражнения? Большое спасибо заранее!