预测时如何考虑特征？

【问题标题】：How to consider features while forecasting?预测时如何考虑特征？
【发布时间】：2019-09-02 13:29:03
【问题描述】：

我必须根据他们过去基于 zone、slot 的数据来预测我的员工的未来利用率。

这里的 zone 和 slot 是我在预测时想要包含的 2 个功能。任何建议如何继续。

数据看起来像

dt          zone    slot       utilization
--          ----    -----      -----------
2019-06-23  236    1        87.018695

2019-07-07  218    3        37.497308

2019-07-08  218    2        49.132561

python 是我们在这里使用的编程语言。

【问题讨论】：

标签： data-science data-science-experience

【解决方案1】：

也许您可以提供更多详细信息？您是说您想通过使用 zone 和 slot 功能来预测 utilization 参数。然后你继续说zone和'hour'？什么是'小时'？

为了回答您的问题，这类问题可以被视为一个回归问题，因为您想要估计一个数值'利用率'。你用什么语言工作？对于 Python，scikit library 有一些易于实现的回归模型。

此外，如果您将说明性特征 zone 和 slot 视为 categorical 特征，您可能需要对它们进行虚拟编码。

【讨论】：