Machine learning 为仿真任务创建机器学习模型

我有一个非常简单的二维软件模拟一个可以从山上滚下来的球。（见图） 球从山顶开始（在x位置0和y位置50处） 可以滚到山的左侧或右侧。球和希尔的属性（质量、材质等）保持不变，但未知。此外，将球推下山的力也是未知的。 此外，风会加速或减速球。风速是已知的，每次都会变化

我收集了1000次试验（即将球滚下山1000次）。 在每次试验中，我每10毫秒采样一次球的位置和风速，并将数据保存到csv文件中

该文件如下所示：

trial_nr,direction,time(ms),wind(km/h),ball_position
0,       None,     0,       10,        0/50
0,       right,    10,      10,        5/45
0,       right,    20,      4,         8/30
0,       right,    30,      6,         10/25
0,       right,    40,      7,         15/15 <- stop position (label)

1,       None,     0,       7,         0/50
1,       right,    10,      8,         7/43
...
1,       right,    50,      3,         20/15 <- stop position (label)

2,       None,     0,       8,         0/50
2,       left,     10,      1,         -3/48
2,       left,     20,      0,         -4/47
...
2,       left,     60,      3,         -17/15 <- stop position (label)
...more trials...

试验次数、方向、时间（ms）、风速（km/h）、球位
0，无，0，10，0/50
0，右，10，10，5/45
0，右，20，4，8/30
0，右，30，6，10/25
0，右，40，7，15/15