Как уменьшить потери онлайн-регрессии, когда функции перекрываются
В настоящее время я разрабатываю онлайн-регрессионную модель с использованием регрессоров Hoeffding Tree. Моя основная проблема заключается в том, что наборы данных, которые я должен использовать, имеют перекрывающиеся функции, а основные истинные значения имеют большой диапазон, например от 1 до 2^20.
В прошлом я в основном работал над моделями классификации, и у меня не было опыта в регрессии. Есть ли алгоритм или метод преобразования проблемы, который обычно используется в академии или отрасли? Я пробовал искать в Интернете, но безрезультатно.