我想知道是否有可能通过只知道特征（x）和目标（y）的分布来建模数据。因此，与成对变量{（x1，y1），（x2，y2），…（xn，yn）}不同，我只知道每个类别x和y的平均值和标准偏差。大小为（100行x 9列）的数据框如下所示：数据框带有平均值，std表示每个类别的x，y
为了构建ml问题的典型成对（特征、目标） Dataframe 。我试图从给定的分布中抽取100个样本，对每个类别的数据进行抽样。结果如下：从给定的分布中为每个类别采样 Dataframe
然而，我感到震惊的是，这并不能给模型提供可靠的见解。你知道我如何为这类数据训练模型吗？