我有一组数据。要对数据类型进行预测。我正在使用Weka作为模型。 （比如yyyy-MM-dd HH：mm：ss）最好的使用方法是什么？我使用了许多可用的，但都在我的训练数据中给出了很高的误差。请帮助我这个
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你遇到的问题可能是因为Weka认为每个日期都是它自己的课程，因为显而易见的原因而无法工作。
首先要解决此问题，您应该转换为已知问题。不要试图预测日期，而是尝试预测天数/月/年的偏移量。假设您需要预测明年某一天会发生一些事件，而不是像11-08-2016那样进行预测，将其转换为年初以来的天数。或者，如果您尝试预测的所有事件将从2016年开始（并且可能在接下来的几年内发生），请尝试预测自2016年1月1日以来的天数。
您可以选择一种所谓的＆＃34;回归分析＆＃34;从特征向量预测数字的算法。我建议先尝试linear regression算法，因为它速度快且不太可能过度填充您的数据，但您也可以考虑其他算法，例如neural networks。
请注意，如果您的特征向量包含日期，则应首先将它们转换为相对值，因为绝对日期（如（08-10-2014））可能会被Weka视为名义值，并且不会有帮助提高模型的准确性，同时这些相对值如年龄和年龄＃34;或者＆＃34;自上次就诊以来的时间＆＃34;可以有效地用于预测。