Список проголосовавших за комментарий "Евгений Шибаев, >применим возможности линейной алгебры, посчитаем косинусное расстояние в векторном пространстве, для определения близости векторов, то есть похожести ситуации<br/> <br/> Что-то очень знакомое, это случайно не связано с машинами опорных векторов (SVM)? Или у вас какой-то свой, оригинальный подход, под который стандартных библиотек нет?<br/> <br/> По моему опыту все зависит от целевой функции. А еще точнее — от постановки задачи в целом. Я пробовал делать логику принятия решений внутри торговой системы на МО. Получилось, что ни регрессия (определение, куда поставить тейк), ни классификация (входить или не входить) в чистом виде не дают достаточно хорошего (лучшего, чем классическая оптимизация) результата. По итогу склоняюсь к некоторому комбинированному подходу.<br/> <br/> Но это ТС. А сырые данные хорошо разметить намного сложнее. Посмотрим, что вы придумали."