Я пытался использовать классификатор NaiveBayesUpdateable от Weka. Мои данные содержат как номинальные, так и числовые атрибуты:

  @relation cars
  @attribute country {FR, UK, ...}
  @attribute city {London, Paris, ...}
  @attribute car_make {Toyota, BMW, ...}
  @attribute price numeric   %% car price 
  @attribute sales numeric   %% number of cars sold

Мне нужно прогнозировать количество продаж (числовых!) На основе других атрибутов.

Я понимаю, что не могу использовать числовой атрибут для классификации Байеса в Weka. Один из методов - разделить значение числового атрибута на N интервалов длины k и использовать вместо номинального атрибута, где n - имя класса, например: @attribute class {1,2,3, ... N}.

Тем не менее числовой атрибут, который мне нужно прогнозировать, колеблется от 0 до 1 000 000. Создание 1 000 000 классов не имеет никакого смысла. Как предсказать числовой атрибут с Weka или какие алгоритмы искать, если у Weka нет инструментов для этой задачи?