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我知道这是一个非常幼稚的问题，但欢迎提供任何信息。

我有一个随机顺序包含 0 和 1 的数据系列。有什么办法可以根据上一个系列预测下一个结果吗？

假设有一个网站以相等的时间间隔给出一个值（0 或 1），我从那里收集数据，我需要预测接下来会发布什么值。它当然不需要 100% 准确。

PS Python解决方案是首选

我目前正在研究机器学习和预测分析，因此我认为使用 Azure ML Studio 是一个不错的起点。我非常成功地完成了汽车价格教程，但是我现在想做一些不同的事情。我考虑过使用货币数据；价格和成交量尝试预测第二天的价格。当我复制汽车价格教程时，一切都很顺利。然而，当我来测试它时，测试希望所有变量都能预测新价格，但我没有任何“明天”数据。我要做的就是输入明天的日期，它会使用昨天和之前的价格和数量数据来预测价格。请问你能帮帮我吗？我确信这是一个小的修改，但不确定是什么！谢谢山姆

我正在SageMaker Notebook 实例上从https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-stock-prediction/blob/master/notebooks/dbg-custom-rnn.ipynb运行下面的代码单元。有关更多信息，这是我在 GitHub 上发布的错误的链接：https ://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-stock-prediction/issues/7 。

我遇到了以下错误：

谁能为我解释如何解决这个错误。太感谢了！

因此，我正在尝试创建一个用户界面，人们可以在其中单击他们可能患有的疾病的复选框，它会运行先前开发的预测模型，然后输出该预测。但是，我不断收到服务器中混淆矩阵代码的错误（不是子集）。我不确定我做错了什么，因为我把它变成了函数 data1 的反应式。问题是因为我没有风险列，因为那是我使用我的模型来预测的。我是否需要为它创建一列但将其留空？希望这是有道理的！

原始代码/模型：

我正在实现一个 BG/NBD 模型并绘制了存活概率矩阵，如下所示：

有人可以帮我解释一下情节左侧的垂直黄线是什么吗？我知道右下角意味着客户最有可能“活着”，而右上角是最有可能退出的客户所在的位置。但是左边的黄色条是什么意思呢？

谢谢！

我正在进行一个在材料科学中构建机器学习模型的项目。目标是用实验数据建立一个预测模型。然而，由于有限的实验成本和时间，我们不期望从实验中获得足够的数据。因此，我们正在考虑使用来自有限元或离散元模拟的模拟数据训练模型，并根据实验数据评估模型。但我对这种混合持怀疑态度。即使模拟是基于实验参数建模的，也不能保证目标输出的分布与实验的分布相对应。

你怎么想？

以下网页提供了使用 c# 使用预测端点的示例代码

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/custom-vision-service/use-prediction-api

如何使用 Python 代码来完成？

非常感谢

我目前正在探索不同的方法来判断和预测各种优惠和营销活动的表现。我有一个指标列表，我现在正在使用这些指标来预测性能，例如：

• 发送报价的日期
• 月
• 天气
• 时间
• +更多

对于我的绩效指标，我使用

• 兑换率（对于发送的每个优惠，兑换了多少次） - 这就是我判断成功的方式

但最重要的指标之一是报价本身，我知道它是以文本字符串的形式出现的。

以下是一些用户生成的示例。

• 大披萨减 4.00 美元
• 下一个订单可享受 20% 的折扣
• 购买任意一款巧克力奶昔，再获半价
• 两包 7.50 美元
• 购买任何商品即可免费获得 cookie

..还有数百个

现在，我知道这些文本字符串中有非常重要的信息，但我不知道分析它和提取关键信息的最佳方法。例如，在本文中，它显示了产品的广告、折扣、美元金额、折扣百分比等。我需要一种通用的方法来遍历每个字符串（我假设通过一些标记化的方法），并提取相关的信息。

我希望获得一些关于如何分析这些字符串的输入，最终目的是生成一个基于字符串的数据集（以及其他上述数据点），我可以将其用于预测。

我正在使用 python 3.0 编写我的代码。

任何意见是极大的赞赏。谢谢。

非常感谢您提前提供的帮助。我目前正在使用一个包含 794 个观测值和 1023 个变量的数据集。我正在尝试对数据进行某种特征选择。我最初的想法是做随机森林 rfe，但代码运行时间超过 24 小时，所以我停止了。我的下一个想法是再次使用 rfe，但使用偏最小二乘法，因为它的运行速度比随机森林模型快得多。当我这样做时，我收到以下错误：

我将在下面展示我的代码，但我知道这个错误来自 seq() 参数，其中有某种负值，但我的序列是 (1,1021, by =2)。我不认为那里有什么问题。代码运行大约 6-7 小时后，我得到了错误。我想我的问题有两个：

1. 如果你们能想到任何更好的特征选择方法，我可以在几个小时内运行，而不是我正在做的事情，我会全力以赴。
2. 如果您想不出更好的方法，您知道如何解决上述错误吗？真的很感谢所有的帮助。 注意：下面代码中的 predVars 是 chr[1:1022]。

我有一个 GPR 训练的模型，它有七个特征和一个响应变量。从文献（实际观察）中，我知道响应变量对特征 X 的依赖性最高，但根据预测变量长度尺度的倒数，特征 Y 的依赖性最高。我使用了指数核函数。我想知道实际观察与这些预测量表的指示之间是否存在相关性？或者这些预测量表是否只描述了模型的敏感性，而不考虑实际观察？对于指数核函数，还指出了单 sigma-L，那么独立预测量表和整体单 sigma-L 有什么区别？