我有一个连续生成事件序列的系统，事件序列如下所示在json
中...
{'event_id':1001, timestamp:ts1, attr1:numerical_val1, attr2:categorical_val2, etc...}
{'event_id':1003, timestamp:ts2, attr1:numerical_val1, attr3:numerical_val3, attr4:categorical_val4, etc...}
{'event_id':1001, timestamp:ts3, attr1:numerical_val1, attr2:categorical_val2, etc...}
{'event_id':1005, timestamp:ts4, attr1:numerical_val1, attr5:numerical_val5, result:<success|fail> etc...}
这些生成的事件具有常见属性，如event_id，timestamp，attr1等，但也有特定于事件的属性，如示例中所示。事件是以顺序模式生成的，每个事件都意味着系统中发生了某些事情（子程序），事件中的属性可能是数字或分类，表明性能或结果。有一个特定的事件（假设它是1005），表明整个过程是成功或失败。
问题是如何通过这些事件的输入流来预测潜在的失败（标签是单变量的：成功或失败），包括