这是我在这里的第一个问题，我非常精通计算机，但是是 ML 新手。我已经做了很多学习算法，问题适合单行，所以我可以用很多行训练模型，然后给它一个值并找到一个明确的结果。
但是，我提出了一个不符合这种模式的问题，我被困在从哪里开始。
我有一个公式（简化代表是）
Z/X = Y
在哪里：
- X 可以是 6 个数字之一（1、2、3、4、5、6）
- Y 是 0 到 20（含）之间的整数
- Z 是结果
Y 是我要查找的数字
问题是 X 对我来说是不可见的，我能看到的唯一数字是 Z。我在数据集中有多行，从单行到 100 行不等。
我想要做的是获取 Z 的列表并返回计算出 Y 的确定性。例如：
Z=
- 30
- 10
- 10
- 15
- 5
如果您查看上面的这些数字并应用 6 个可能的 X 版本，您会得到：
- 30 / 1 = 30（超出范围）、30 / 2 = 15（有效）、30 / 3 = 10（有效）、30 / 4 = 7.5（无效）、30 / 5 = 6（有效）、30 / 6 = 5（有效）
- 10 / 1 = 10（有效）、10 / 2 = 5（有效）、10 / 3 = 3 1/3（无效）、10 / 4 = 5/2（无效）、10 / 5 = 2（有效） 10 / 6 = 5/3（无效）
- 10 / 1 = 10（有效）、10 / 2 = 5（有效）、10 / 3 = 3 1/3（无效）、10 / 4 = 5/2（无效）、10 / 5 = 2（有效） 10 / 6 = 5/3（无效）
- 15 / 1 = 15（有效），15 / 2 = 7.5（无效），15/ 3 = 5（有效），15 / 4 = 3.75（无效），15 / 5 = 3（有效）15 / 6 = 2.5（无效的）
- 5 / 1 = 5（有效），5 / 2 = 2.5（无效），5 / 3 = 5/3（无效），5 / 4 = 5/4（无效），5 / 5 = 1（有效） 5 / 6 = 5/6（无效）
它们的共同点是 5 是 Y 的一个可能值，因此 Y 很有可能是 5
到目前为止，它看起来像一个联立方程，但存在的问题是 Y 可以随时间变化（但非常缓慢），因此它并不总是一门精确的科学。此外，该公式不准确，因此观察到的 Z 中存在漂移误差。
如果我有一行，那么确定性会更低，如果我有一个混合（如上所述），那么真的只有一个，所以我希望确定性会更高。
我的问题是：
有没有人对如何解决这个问题、算法到谷歌等有任何建议？
谢谢
戴夫