如何在 python 中使用简单的马尔科夫模型（不是“隐藏马尔科夫模型”）进行训练和预测？答案

【问题标题】：How to train and predict using simple markov model (not "hidden markov model") in python?如何在 python 中使用简单的马尔科夫模型（不是“隐藏马尔科夫模型”）进行训练和预测？
【发布时间】：2019-01-29 17:46:51
【问题描述】：

我有一个包含一些列的简单数据集，我需要在 python 中使用简单的马尔可夫模型进行预测。我在 sklearn 库下看不到任何支持。我的数据集列是：“url”、“ip”、“browser”、“request”。

我已将数据集加载到 python pandas 中。

我需要根据“ip”、“browser”和“request”来训练和预测“url”状态。如何创建一个简单的马尔可夫模型并对其进行训练并根据提供的自变量预测状态（'url'）。

请把python代码解释简单一点。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas scikit-learn markov-models

【解决方案1】：

如果你的意思是来自this的简单马尔科夫模型，那么有很多简单马尔科夫模型可供选择，马尔科夫链、隐马尔科夫模型、半马尔科夫模型等等，因为所有这些模型都是时间同质的。我认为你应该确定哪些事实/结果是随机的，是否继续。还是离散的？是否有任何潜在/隐藏变量？你应该能够为你的模型修复最佳选择

【讨论】：

我需要实现 K-Markov 模型