在python中，我可以使用什么方法来根据过去的数据确定某个值的可能性？

Question

我有一个很大的“时间序列”数据集，如下所示：

Date    Day of the week   Days Since last Happy    Out of town     Happy
1/1/20  Monday            0                        1               1
1/2/20  Tuesday           1                        0               0
1/3/20  Wednesday         2                        0               0
1/4/20  Thursday          0                        0               1

我想根据之前的观察结果预测未来几天的“快乐”观察结果。我直观地知道这些输入变量之间存在相关性(例如一周中的某一天、自上次快乐观察以来的天数等)，但我想知道这些输入变量与“快乐”观察之间的相关性有多强。

我应该使用什么建模技术？毒药？马尔可夫链？线性回归？

Answer 1

你问的问题，“如何预测”，这是整个机器学习领域的主要问题，所以我们不能为你回答。如果你想要一些简单的模型开始，你可以使用sklearn包中的模型，如Decision Tree或KNN。

如果你想了解变量之间的相关性，你可以使用DataFrame.corr(method='pearson')来获得相关矩阵。

Answer 2

双向变分自动编码器，就像GPT-2中使用的那样