我有一个数据集，其中包含以下数据：列是天（天是我的列，例如day1，day2 ... day30），行代表个人（{{1 }}，individual1，... individual2）。数据条目表示个人在给定的时间段内是否正在看电视；条目是0和1。
我想预测某个人在未来几天内是否有可能在给定的时间段内看电视。我查看了时间序列算法，但是由于我的数据是二进制条目并且我正在与多个人打交道，因此怀疑它们是否适合我的事业。因此，我必须一次为每个人进行预测。
我考虑使用随机森林-在其中我将第4天作为目标变量，而individual100，day1，day2将是自变量。然后，我将训练我的模型并考虑day3，day2，day3进行第5天的预测。其他日子也一样。
您可以针对此问题建议什么算法？