使用 RNN/LSTM 在过去事件的基础上预测未来事件

【问题标题】：Predicting future events on the basis of past events using RNN/LSTM使用 RNN/LSTM 在过去事件的基础上预测未来事件
【发布时间】：2017-07-22 10:40:10
【问题描述】：

我得到一个数据集，其中我有一系列与特定人相关的任务：

 Person       Timestamp           Task

  1            0000                 3

  1            0001                 6

  1            0002                 1

  2            0000                 9

  2            0001                 8

这些任务通常按顺序执行。

我们如何预测每个人接下来执行的 10 项任务？

【问题讨论】：

这太不具体了。请提供代码和更多详细信息。也请对此进行调查以改善您的问题：stackoverflow.com/help/how-to-ask

标签： machine-learning tensorflow keras lstm rnn

【解决方案1】：

我相信您想根据每个人的历史来预测每个人的未来事件。对于一个人的那一个事件不能被使用。你必须有他过去事件的历史，然后可以用来做出预测。请参考enter link description here。您要实现的目标确实是一项有趣的任务，但数据可能不足。例如，让我们以 id 为 1 的人为例。在这种情况下，这纯粹是一个时间序列预测问题。 LSTM 可用于从人的历史中学习然后进行预测。

【讨论】：