algorithm - 我怎样才能找到下一个值？

Question

<分区>

Answer 1

预测方法将取决于对数据的解释。

但是，在这种特殊情况下，我们似乎可以做出一些一般性假设，这些假设可能证明使用某些机器学习技术是合理的。

1. 值按时间顺序依次生成
2. 值取决于某些(可能是不可观察的)外部状态。如果状态重复，那么值也会重复。

这是许多机器学习环境中非常常见的场景。一个例子是基于历史的股票价格预测。

现在，要构建预测模型，您需要定义训练数据集。假设我们的模型查看最后的 k 值。如果 k=1，我们可能会得到类似于 Markov chain 的结果模型。

我们的训练数据集将由 k 维数据点及其各自的相关值组成。例如，假设 k=3 并且我们有以下输入数据

0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0,1,0,0,1...

我们将有以下训练数据:

(0,0,1) -> 1
(0,1,1) -> 0
(1,1,0) -> 1
(1,0,1) -> 0
(0,1,0) -> 1
(1,0,1) -> 1
(0,1,1) -> 1
(1,1,1) -> 1
(1,1,1) -> 0
(1,1,0) -> 1
(1,0,1) -> 0
(0,1,0) -> 0
(1,0,0) -> 1

现在，假设您要预测序列中的下一个值。最后 3 个值是 0,0,1，因此模型必须根据训练数据预测 (0,0,1) 处的函数值。

一种流行且相对简单的方法是使用多变量 linear regression在 k 维数据空间上。或者，如果线性回归不适合训练数据集，请考虑使用神经网络。

您可能需要尝试不同的 k 值并针对您的验证集进行测试。