Машинное обучение: Каков наилучший алгоритм для выбора трех лучших комбинаций переменных?

Question

У меня есть 10 переменных, как показано ниже

V1 = 1, V2 = 2, V3 = 3, V4 = 4, V5 = 5, V6 = 6, V7 = 7, V8 = 8, V9 = 9 и V10 = 10

Примечание: каждая переменная может иметь любое значение

Теперь я хочу выбрать лучшееКомбинация из 3 переменных, как показано ниже

V1V3V4 или V10V1V7 или V5V3V9 и т. Д.

Лучшая комбинация - не что иное, как сумма 3 переменных в комбинации.

Пример:

Комбинация 1 (V1V2V3): 1 + 2 + 3 => 6

Комбинация 2 (V8V9V10): 8 + 9 + 10 => 27

В приведенном выше примере Комбинация 2 (V8V9V10) имеет наибольшее значение суммы,Таким образом, Комбинация 2 (V8V9V10) является лучшей комбинацией здесь.

То же самое, если у меня большое количество переменных, означает, что алгоритм машинного обучения выбирает лучшую комбинацию во всех смыслах.

Предложите мне лучший алгоритм машинного обучения для выбора наилучших комбинаций переменных.Заранее спасибо.

Примечание: я думаю, Алгоритм Монте-Карло , насколько мне известно, является одним из алгоритмов для этого сценария.Но мне нужен лучший алгоритм по сравнению с алгоритмом Монте-Карло.

Answer 1

Для вашего вопроса требуется больше словесности. Вы упомянули названия групп и шаблоны, которые вы хотели бы достичь. Однако имейте в виду, что эти 3 комбинации списков / кластеров должны выполняться на основе определенных данных и их соответствующих атрибутов. После того, как вы предоставите подробные данные об этих данных, их шаблонах, вам также потребуется объяснить, какой результат вы хотите получить из этого списка. Исходя из четких ожиданий, необходимо определить подходящий алгоритм ML (одна рудная группа ML) и попытаться достичь лучшего и оптимизированного результата. Надеюсь, это поможет.