Как обучить модель по 11+ параметрам в поезде, но использовать 2 параметра в тесте ⇐ Python

[Anonymous]

Моя задача состоит в том, чтобы в поезде я мог использовать множество входных параметров (11 и более), но в реальной задаче (тесте) входными параметрами всегда будут 2 параметра. Итак, дайте несколько советов, как это лучше сделать, стоит ли вообще это делать и т. д. Короче говоря, это регрессионная задача, когда мне нужно спрогнозировать вероятность того, что пользователь снимет деньги с этого банкомата (идентификатор пользователя, и местоположение банкомата), эти данные передаются мне вместе с другими, но я не понимаю, как использовать больше параметров, чем два.
Глобальный параметр:
идентификатор пользователя
местоположение банкомата
Ввод в поезде, который я могу использовать:
h3_09
customer_id
datetime_id
count int
sum, avg, min, max, float
mcc
и т.д.
Я уже пробовал обучать нейросеть на 11 входных параметрах, но не понимаю, как использовать ее ток на двух, да и вообще хотелось бы использовать усиление градиента, но я также не понимаю, как эффективно использовать все параметры...

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/781 ... am-in-test