Вопрос или проблема
Я новичок в машинном обучении и пытаюсь придумать способ создать модель, которая может предложить пользователю, должен ли его следующий прием пищи быть здоровым или нездоровым. Например, пользователь может установить цель: “В течение 14 дней я хочу иметь 70% здоровых блюд”. Когда пользователь начинает записывать, является ли его текущий прием пищи здоровым или нездоровым, модель затем предложит пользователю, должен ли его следующий прием пищи быть здоровым или нездоровым, чтобы пользователь достиг своей цели.
Как я могу создать модель, чтобы помочь достичь этого? Я думал либо о временных рядах, либо о дереве решений, но не уверен, есть ли лучшие способы подойти к этому. Буду признателен за любые предложения 🙂
Я не думаю, что вам нужна модель машинного обучения для этого. Данных как таковых нет, на которых машина могла бы учиться и делать более точные прогнозы.
Если пользователю нужно 70 % здоровых блюд за 14 дней, нам просто нужно вести учет здоровых блюд и общего количества блюд, потребляемых пользователем. Поскольку нам нужно 70 % здоровых блюд, пользователю следует предлагать ‘здоровый’ прием пищи каждый день с вероятностью 0,7.
Рассмотрим случайную переменную $X$, такую что $X \sim U( 0 , 1 )$, и если $X < 0.7$, то предложите пользователю ‘здоровое’ блюдо. По закону больших чисел, с увеличением количества дней, пользователь завершит 70% здоровых диет,
$$
P( \text{healthy} ) = 0.7 = \lim_{N \to \infty} \frac{\text{число здоровых блюд в первых N блюдах}}{N}
$$
В нашем случае, так как $N$ никогда не будет стремиться к $\infty$, а будет стремиться к $14$,
$$
P( \text{healthy} ) \approx 0.7 \approx \lim_{N \to \infty} \frac{\text{число здоровых блюд в первых N блюдах}}{N}
$$
Для лучшего понимания вот график, который иллюстрирует вероятность иметь 70 % здоровых блюд за 60 дней. Обратите внимание, что по мере увеличения количества дней мы приближаемся к лучшей оценке $P( \text{healthy} )$,
Ответ или решение
Чтобы разработать модель, которая будет предлагать пользователю следующий прием пищи, ориентируясь на его цели по здоровому питанию, необходимо учитывать несколько ключевых аспектов. Предложенное решение будет состоять из простого подхода, который может быть легко реализован, не прибегая к сложным алгоритмам машинного обучения, учитывая, что у нас нет большого объема данных для анализа.
1. Определение цели и требований
Прежде всего, необходимо четко понять цель пользователя. В данном случае пользователь хочет, чтобы 70% его приемов пищи в течение 14 дней были здоровыми. Нам нужно отслеживать общее количество приемов пищи и количество здоровых блюд, чтобы можно было давать рекомендации.
2. Методология
Для выполнения данной задачи можно воспользоваться простым вероятностным подходом. Основная идея заключается в следующем:
- Поддерживать счетчик здоровых и нездоровых приемов пищи.
- Число «должно быть здоровым блюдом» можно рассчитать из заданной пользователем цели:
[
\text{Цель} = \text{Общее количество приемов пищи} \times 0.7
] - На каждом этапе мы можем использовать случайную переменную (X), которая распределена равномерно в диапазоне [0, 1]. Если (X < 0.7), рекомендуется здоровая еда.
3. Алгоритм
- Записывайте каждый прием пищи (здоровый или нездоровый).
- Рассчитывайте общее количество приемов пищи и количество здоровых приемов пищи.
- На каждом приеме пищи генерируйте случайное число (X).
- Если (X < 0.7), предложите пользователю выбрать здоровый вариант.
- Продолжайте этот процесс до достижения 14-дневного периода.
4. Реализация
Решение может быть представлено в виде простой пользовательской программы или мобильного приложения. Здесь необходимо учесть следующие моменты:
- Интерфейс: пользователь должен иметь возможность легко вводить данные о каждом приеме пищи.
- Алгоритм генерации рекомендаций: на основе вышеуказанного алгоритма, необходимо организовать логику, которая будет анализировать введенные данные и выдавать рекомендации.
- Статистика: полезно добавить раздел, в котором пользователь сможет отслеживать свою прогрессию: сколько здоровых и нездоровых приемов пищи у него было.
5. Пример реализации
Вот краткая структура кода на Python, которая демонстрирует принцип работы:
import random
class MealTracker:
def __init__(self):
self.total_meals = 0
self.healthy_meals = 0
def record_meal(self, is_healthy):
self.total_meals += 1
if is_healthy:
self.healthy_meals += 1
def suggest_next_meal(self):
if self.total_meals < 14:
target_healthy = self.total_meals * 0.7
if self.healthy_meals < target_healthy:
x = random.uniform(0, 1)
if x < 0.7:
return "Предложите здоровую еду"
else:
return "Выберите нездоровую еду"
else:
return "Вы можете выбрать любой вариант"
else:
return "Достигнуто 14 дней, анализ завершен"
tracker = MealTracker()
# Пользователь вводит данные о своих приемах пищи
tracker.record_meal(True) # Здоровая еда
tracker.record_meal(False) # Нездоровая еда
print(tracker.suggest_next_meal())Заключение
Приведенный выше алгоритм и простой код предлагают эффективный способ реализации модели, которая помогает пользователю придерживаться своих питания целей. Несмотря на то, что здесь не используется сложная машинная модель, описанный подход предоставляет функциональность и простоту, что особенно важно для начинающего разработчика. В зависимости от предпочтений пользователя данное решение можно развивать и интегрировать более сложные алгоритмы и технологии в будущем.