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我已经使用以下方法实现了 HMM hmmlearn

states = ['healthy','sick']
observations = ['sleeping','eating','pooping']
model = HMM(n_components=2)
model.n_features = 3
model.startprob_ = [0.7, 0.3]
model.transmat_ = [
    [0.8, 0.2],
    [0.4, 0.6]
]
model.emissionprob_ = [
    [0.2, 0.6, 0.2],
    [0.4, 0.1, 0.5],
]

我也有一系列观察结果:

obs = np.array([0,0,1,0,2,0,1,2,0,1,0,2,0,1,1,2,0])
obs = obs.reshape(-1, 1)

现在我想预测下一次观察(在 t+1 时),但不知道如何。

(*我已阅读文档但一无所获)

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1 回答 1

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我发现没有功能可以做到这一点,只能model.predict()用来获取隐藏状态的概率,然后找出下一个状态(和观察)。

于 2019-05-01T11:37:18.640 回答