какой именно класс задач с точки зрения ML копать для >>

[Alex_ML]

Здравствуйте, крайне сильно интересуюсь ML, но нахожусь исключительно на начальной стадии могли бы Вы мне подсказать какой именно класс задач с точки зрения ML копать:
Имеются наборы графиков.
В каждом наборе — 100 графиков, среди них есть монотонные и немонотонные. Монотонные подходят, немонотонные нет, т.е один признак годности налицо. Но не все монотонные подходят, есть ещё не выявленные параметры, влияющие на это, но я имею возможность указывать какие не подходят, мне это известно так сказать «извне» задачи. Кроме того, каждому набору из 100 графиков соответствует некий набор параметров — общий описатель набора, вектор или матрица — 1 на весь набор.
Это один законченный набор.
Таких наборов у меня уйма, и предположительно правила влияния общих описателей набора на годность того или иного графика идентичны.
Требуется установить какие параметры и в какой комбинации влияют на пригодность того или иного монотонного графика
Будьте добры, посоветуйте — можно ли решить эту задачу при помощи сеток и если можно какой это класс задач, куда копать?

[Mihaylo]

Что является известным и неизвестным в задаче? Описатели наборов - это то, что нужно находить для каждого нового набора?

[Alex_ML]

Описатели наборов - известны. Нужно определить какие параметры и какие комбинации описателя влияют на то подходит этот монотонный график или не подходит

[Mihaylo]

Ааа ну теперь понял. Можете сами наборы не привлекать к задаче, стройте вместо них некоторое количество описателей, размечайте данные. Используйте какой-нибудь алгоритм типа kNN, градиентный бустинг, random forest, а про нейросети забудьте, это, скорее всего, не их стихия.

[Alex_ML]

Буду искать, спасибо
PS один только вопрос - размечайте данные - в смысле подходят/не подходят?

[Mihaylo]

Да, годен/не годен. Задача бинарной классификации.