在数字序列上生成训练模型，并识别下一个数字

Question

我想创建一个模型，在这个模型中我将传递一个数字序列，它将识别序列模式并生成下一个值。

例如：Input: 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14 ,16.....200

上面是我的输入，我的模型将自己标识为2x系列，并将202, 204,....作为输出。

使用machine learning算法可以做到这一点吗？

Answer 1

这是我为您的案例创建的基本模型：

import numpy as np
def models(array):
    if (array[2] - array[1]) == (array[-1] - array[-2]):
        desc = "Model is linear"
        val = array[-1] + (array[2] - array[1])
    elif (array[2] / array[1]) == (array[-1] / array[-2]):
        desc = "Model is exponential"
        val = array[-1] * (array[2]/array[1])
    else: 
        desc = "Model is not linear nor exponential"
        val = np.nan
    return desc, val

下面是我正在尝试的：

c = [1,2,3,4,5]
print(models(c))

输出(应为6)：

('Model is linear', 6)

另一次尝试使用不同的数字：

c = [2,4,8,16,32]
print(models(c))

输出(应为64)：

('Model is exponential', 64.0)

不管这种特殊情况，您应该尝试并找到机器学习课程，以了解使用机器学习可以实现什么，并学习如何对实际的机器学习模型进行编程。否则，范围太广了。