Machine learning 我应该使用什么方法从2个输入数组中查找模式类型？

我想问一下解决我遇到的一个案件的方法。我有各种不同的数据，每个指数都是相互关联的

数据示例：

1 :
x1 = [ 'S' , 'M' , 'L', 'XL', 'XXL']
x2 = [ 10 , 30 , 20, 30, 20]
pattern = A

2 :
x1 = [ 'H' , 'X' , 'A', 'DL', 'AXL']
x2 = [ 10 , 40 , 10, 30, 10]
pattern = G

3 :
x1 = [ 'SS' , 'AM' , 'L', 'XL', 'SXL']
x2 = [ 90 , 30 , 30, 50, 10]
pattern = B
.
.
.
.
.
(n data)

• x1->衣服类型
• x2->衣服数量
• 模式=结果（A、B、C、D、E、F、G）

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我总共有大约10000个这样的数据，我想用x1数组和x2数组求公式（r）。对于这种情况，我可以使用什么方法或算法，或者存在什么样的解决方案

请你把问题改写成易于理解的形式好吗？一般情况下，应该使用多重分类算法，但在我的例子中，输入的不仅仅是一个数据，而是一个数组。所以基本上，如果我输入这个数组x1=[S，M，L，XL，XXL]x2=[10，30，20，30，20]，结果应该是这种类型的模式之一（A，B，C，D，E，F，G）根据训练数据上的类似模式。请您重写问题，使其易于理解。一般情况下，应该使用多分类算法来完成，但在我的情况下，输入的不仅仅是一个数据，而是一个数组。所以基本上，如果我输入这个数组x1=[S，M，L，XL，XXL]x2=[10，30，20，30，20]，结果应该是这种类型的模式之一（A，B，C，D，E，F，G），根据训练数据上的类似模式。