我试图预测将火柴棍组合成数字和运算符的谜语的解决时间。火柴谜语的一个例子是 4-2=8。这个谜语的解可以通过将一根火柴从“8”移到“-”符号上，得出正确的等式 4+2=6。数据由 100 个谜语和相应的解题时间组成。每个谜语可用的两种类型的功能是：

• 一个 23 维二进制向量，指示哪些可用位置填充有匹配项或
• 一个 12 维整数向量，用于计算每个标记的出现次数（10 个数字，2 个运算符）

尽管今天神经网络非常流行，但我不确定神经网络是否是解决这个特定问题的最佳选择。首先，因为数据集非常小。其次是因为二进制输入。对于这个问题，什么可能是更有效的模型？