我正在收集带有时间戳记数据的某人一天中的活动。假设我正在跟踪该人正在执行的4种不同活动以及该天中某个事件的发生时间。该事件在一天中也可能发生多次。我正在尝试使用历史数据来训练模型来预测一天中事件的发生时间。
我的模型应将输出作为具有该事件发生的最大可能性的时间。
请提出解决该问题的机器学习方法。
在此先感谢您的帮助。
答案 0 :(得分：-2)
如果您具有机器学习/统计方面的知识，那么您将在最短的时间内完成您的项目。
这是您的一瞥。
根据要解决的问题的类型，机器学习可以实现多种算法。因此，在这种情况下，可以通过基于有效预测时间驱动事件的预测分析模型来解决您的问题。引擎盖，您既不应用也不使用回归算法。（线性/逻辑）
它使用历史数据预测未来事件，但仍可以使用历史数据生成数学模型，也可以用来捕获重要事件或趋势。然后，对于预测模型，可以将其用于当前数据以进行预测事件什么时候发生。
为您提供信息，有一些软件包/库也可以帮助您有效地实现上述算法。
希望这会有所帮助。