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我有一些时间序列预测的数据。变量 1 是速度，变量 2 是车辆启动的时间。输出是车辆到达目的地的时间。我使用变量 1 和变量 2 作为使用 libsvm 的 svr 的输入，但后来发现变量 1 和变量 2 是依赖的，因为车辆的速度取决于一天中的时间。

我们可以使用两个因变量作为输入进行回归吗？据我所知，回归模型 y = a + b1.x1 + b2.x2 + ....+ e 用于自变量。

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标准回归模型不适用于独立输入：不假设输入变量之间的依赖关系。但是，如果存在交互效应，您可能会发现在回归模型中简单地添加交互项会改善结果：这样，您的模型将变为：

y = a + b1.x1 + b2.x2 + b2.x1.x2

不知道SVR是什么状态，能不能直接把这个选项放进去；您当然可以通过将该特征添加到输入来伪造它，或者使用直接支持它的回归方法。

另一个潜在的危险是你如何表示时间，因为我很容易看到这出了问题。你的时间输入是什么样的？

于 2013-11-04T10:50:32.947 回答