我应该如何使用Azure机器学习训练我的火车模型（多个或单个）？

Question

我正在研究我的论文（通过让他们学习使交通信号灯系统更有效地工作），在我的研究的第一部分，即如何预测未来十五分钟的交通强度，我必须预测交叉口每条车道的交通（车辆）强度。

上图是一个真实交叉点的草图，有12个不同的车道，其中我有历史强度数据。我想通过预测接下来15分钟每条车道的强度来使用回归模型算法。

我生成的数据集是一个CSV文件，其中包含标题中的所有通道以及Xth-15分钟（3个月）内每个通道的强度。下面我将展示生成的数据集。

我在ValueError中编写了一个控制台应用程序来编写并生成此输出，我将此数据集上传到 Azure ML项目。

当我想训练模型时，我只能选择一个列，这意味着我只能为一个车道训练一个模型。我的问题是，正如我在另一个问题中所读到的，我应该为每个车道训练一个新模型并保存它，还是我能以某种方式将我的数据转换为更有效的数据集并最终将其作为一个列车模型进行训练？

Answer 1

是。为此，您应该为要预测值的每列训练单独的模型。如果预测值对其他列的强度有影响，则将它们用作构建预测模型的输入。