我有20个（或更多）数值型输入参数和一个输出参数，我有成千上万这样的数据。我需要找出输入参数与输出参数之间的关系。有些输入参数可能与输出参数无关，或者所有输入参数都可能与输出参数无关。我希望有一个神奇的系统，可以在提供所有输入参数时统计计算出输出参数，如果这个系统还能提供输出结果的置信率，那就更好了。
我需要使用哪种机器学习技术来解决这个问题？我认为应该是神经网络、遗传算法或其他相关技术。但我不确定。更重要的是，我需要了解这种技术的局限性。
谢谢，
回答：
你的问题似乎只是在定义回归问题。这个问题可以通过多种算法和模型来解决，而不仅仅是神经网络。
- 支持向量回归
- 神经网络
- 线性回归（以及许多修改和泛化），例如使用OLS方法
- 最近邻回归
- 决策树回归
- 还有很多很多！
只需查找“回归方法”、“回归模型”等，特别是sklearn库实现了许多这样的方法。
