哪种算法可以将多列作为响应变量处理？
Which algorithm can handle multiple columns as response variables?
我正在尝试建立一个交叉销售模型，在该模型中我有客户和他们的一些属性以及他们购买的产品。所以基本上我会有多个响应变量，具体取决于他购买的产品和数量。我需要在所有产品中预测下一次（未来）购买每种产品的概率。哪种算法（随机森林、朴素贝叶斯等。）可以对此建模并在单独的列中处理多个响应变量？
您可以很好地使用神经网络或随机森林来解决您的问题。我已经使用这两种机器学习模型模拟了类似的问题。下面是我的 git link 实现神经网络和随机森林的示例代码。
https://github.com/naveenkambham/826Project
如果您觉得有帮助mark/vote
我正在尝试建立一个交叉销售模型，在该模型中我有客户和他们的一些属性以及他们购买的产品。所以基本上我会有多个响应变量，具体取决于他购买的产品和数量。我需要在所有产品中预测下一次（未来）购买每种产品的概率。哪种算法（随机森林、朴素贝叶斯等。）可以对此建模并在单独的列中处理多个响应变量？
您可以很好地使用神经网络或随机森林来解决您的问题。我已经使用这两种机器学习模型模拟了类似的问题。下面是我的 git link 实现神经网络和随机森林的示例代码。 https://github.com/naveenkambham/826Project 如果您觉得有帮助mark/vote