【发布时间】：2018-07-07 19:15:36
【问题描述】：
我正在收集一个人在一天中的活动以及时间戳数据。假设我正在跟踪该人正在进行的 4 种不同的活动以及当天发生的事件时间。事件也可以在一天内发生多次。我正在尝试使用历史数据来训练模型来预测一天中的事件发生时间。
我的模型应该给出一个事件发生概率最大的时间。
请提出解决这个问题的机器学习方法。
在此先感谢您的帮助。
【问题讨论】：
标签： machine-learning prediction
【发布时间】：2018-07-07 19:15:36
【问题描述】：
如果您有机器学习/统计方面的背景，那么您将在最短的时间内完成您的项目。
这里是你的一瞥。
机器学习有多种算法可以实现，具体取决于您要解决的问题类型。因此，在这种情况下，您的问题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。并且在引擎盖，你会应用也不会使用回归算法。（线性/逻辑）
它使用历史数据来预测未来的事件，历史数据仍然可以用来生成数学模型，你也可以用它来捕捉重要的事件或趋势。然后对于预测模型，你可以用它来预测当前数据什么时候发生事件。
供您参考，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。
【讨论】：