optimization - 解决受条件约束限制的优化问题

Question

基本上，我有一个数据集，其中包含一些（207）变量的“权重”，有些比其他变量更重要，用于确定类变量（二进制），因此它们更大等等。最后，所有的权重都被总结了列，以便为每个观察获得最终的累积权重。如果这个权重高于某个数字，那么类变量为 1，否则为 0。我确实有一个类变量的真实标签，所以问题是尽量减少误报。

问题是，对我来说，这看起来像是一个 OR 问题，因为它是关于找到最佳权重的。但是，我不确定是否有解决此类问题的 OR 方法，至少我还没有听说过。问题是：有没有人认识到这类问题并可以发送一些关键字供我研究？

另一件事当然是用机器学习而不是确定性方法来预测，但我需要这样做。

谢谢！

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Answer 1

变量是离散的（整数等）还是连续的（浮点数）？

如果它们是离散的，则听起来像是背包问题，OptaPlanner等约束求解器（请参阅构建背包求解器的培训）擅长该问题。

如果它们是连续的，请寻找 LP 求解器，例如 CPLEX。

无论哪种方式，您都将获得比机器学习方法更好的结果，因为神经网络等人在模式识别用例（图像/语音识别、预测、分类等）方面表现出色，但在约束优化问题方面始终逊色（像这样，我想）。