Classification 我应该为性能离散值使用分类或回归模型吗？

我正在分析一台正在运行的机器的性能。控制参数包括燃油流量、温度、振动、湿度等。性能评估结果只有两个值：成功或失败。我想确定控制参数和性能结果之间是否存在关系（或相关性）。我应该使用分类还是回归来解决这个问题？我应该用什么型号？

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多谢各位

这是一个分类问题，因为您希望学习将一组参数分类为成功或失败

关于相关性，您可以将数据加载到数据帧中并运行df.corr（）。这将显示变量之间的相关性

关于模型，您可以使用scikit learn的最近邻分类器或支持向量机。scikit learn的库中有现成的实现

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如果您想预测这些参数的未来值，可以使用回归

如果您想分类（失败，成功），可以使用分类方法 在这种情况下，您将使用一部分数据进行训练，然后使用看不见的（测试）数据进行预测

一些方法：

如果要探索变量之间的相关性，可以使用其他方法，如：

如果使用pandas模块，则可以加载名为df的数据，然后使用：

df.corr()

获取变量之间的相关性

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附言：如果你上传你的数据，我可以提供一些例子。

谢谢你的解释。我不知道如何在这里上传我的数据。我不熟悉py；我更喜欢使用R.@Levan8421，我还以为你在使用python呢。不过，你可以在R中做任何事情，只需搜索回归等。