Machine learning 尝试线性，SVR用于域名价格评估，如何在机器学习中预测
任何机构都尝试了机器学习中用于域名价格预测的任何模型。 我尝试了线性、多项式和SVR RBF，结果除了RBF外都不令人满意。 RBF对不同领域重复进行相同的价格预测 将域名转换成a=01、b=02等数字Machine learning 尝试线性，SVR用于域名价格评估，如何在机器学习中预测,machine-learning,dns,prediction,domain-name,Machine Learning,Dns,Prediction,Domain Name,任何机构都尝试了机器学习中用于域名价格预测的任何模型。 我尝试了线性、多项式和SVR RBF，结果除了RBF外都不令人满意。 RBF对不同领域重复进行相同的价格预测 将域名转换成a=01、b=02等数字 那么，什么样的模型最适合预测这种情况以及如何预测。首先，看看您的数据集，我认为您应该删除“DomainID”列，因为它在您的任务中没有任何用途。关于模型，您可以简单地从使用线性回归开始，如果结果对您来说仍然不够好，请尝试使用“更高级”的模型，或者稍微改变方法并使用神经网络。域不仅仅是字符。在
那么，什么样的模型最适合预测这种情况以及如何预测。首先，看看您的数据集，我认为您应该删除“DomainID”列，因为它在您的任务中没有任何用途。关于模型，您可以简单地从使用线性回归开始，如果结果对您来说仍然不够好，请尝试使用“更高级”的模型，或者稍微改变方法并使用神经网络。域不仅仅是字符。在没有任何外部数据的情况下尝试预测其价格/价值是不可能的。如果域名abc.com，它将转换为010203027031513，这是域id。。我是否需要使用这样的标量。最小数据集是多少。