У меня есть набор данных. Предсказание должно быть выполнено с типом данных. Я использую Weka для модели. (например, yyyy-MM-dd HH: mm: ss) Каков наилучший способ использования? Я использовал много доступных, но все они дают высокую ошибку в моих данных обучения. Пожалуйста, помогите мне с этимСамая лучшая модель для прогнозирования Дата тип
Проблема, которая у вас есть, вероятно, потому, что Weka рассматривает каждую дату как свой класс, который не будет работать по понятным причинам.
Для решения этой проблемы сначала необходимо преобразовать ее в известную. Вместо того, чтобы пытаться предсказать дату, попробуйте предсказать смещение в днях/месяцах/годах. Скажем, если вам нужно предсказать, в какой день в течение следующего года произойдет какое-то событие вместо того, чтобы делать прогноз, например, 11-08-2016, преобразовать его в количество дней с начала года. Или, если все события, которые вы пытаетесь предсказать, произойдут с 2016 года (и могут произойти в течение следующих нескольких лет), попытайтесь предсказать количество дней с 01-01-2016.
Вы можете выбрать один из так называемых алгоритмов «регрессионного анализа», которые предсказывают число из вектор-функции. Я бы предложил сначала попробовать алгоритм linear regression, так как он быстро и реже перегружает ваши данные, но вы также можете рассмотреть другие алгоритмы, такие как neural networks.
Опасайтесь, что если ваш вектор-функция содержит даты, вы должны сначала преобразовать их в относительные значения, поскольку абсолютная дата (08-10-2014), вероятно, будет считаться номинальной стоимостью Weka и не поможет повысить точность модели, тогда как такие относительные значения, как «возраст в годах» или «время с момента последнего посещения врача», могут быть эффективно использованы для прогнозирования.