У меня есть данные, в которых более 50 кулонов. Моя цель состоит в том, чтобы обучить модель, где я могу предсказать "Финал-цель". Но эта «конечная цель» зависит от других столбцов. Например:
Final-Target = y, цель 1 = y1, цель 2 = y2, цель 3 = y3,
Теперь, если таковые имеются в этих целях 1, 2, 3, есть положительное значение, конечная цель также будет положительной. Если T1 положительный, а T2 и T3 отрицательные, конечная цель будет положительной. Я искал inte rnet и наткнулся на «Многоцелевую классификацию». Где я могу обучить свою модель нескольким целям, которые являются категориальными данными. Это правильный подход для решения? Могу ли я использовать Nueral Network для обучения модели, в которой будет активирована ячейка, если какая-либо из этих подзадач будет положительной, чем Final-Targt также будет положительной?
Я новичок в машинном обучении. Любое предложение о том, как подойти к этой проблеме? Спасибо!