我正在寻找一种机器学习方法来识别导致客户不满意的输入范围。
例如，假设我们有一个数据库，其中包含客户的年龄、客户的性别、客户路过的日期和时间、负责为客户提供服务的人员等，最后是一个0到10范围内的数字它代表客户满意度(摘自客户的反馈)。
现在我正在寻找一种方法来确定导致不满意的输入范围。例如，晚上 10 点至 12 点之间路过 John 的男性顾客主要是不满意。
我相信已经有一种用于此目的的聚类或神经网络方法。你可以帮帮我吗？
最佳答案
这不是聚类问题。您有训练数据。
相反，您可能正在寻找决策树。
关于machine-learning - 如何识别导致客户不满意的输入范围？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30493006/