我可以在python中使用哪种方法根据过去的数据确定值的可能性？

Question

我有一个很大的“时间序列”数据集，看起来像这样：

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

我想根据以前的观察结果预测未来几天的“快乐”观察结果。我凭直觉知道这些输入变量之间有相关性（例如星期几，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”观察的相关程度如何。

我应该使用哪种建模技术？泊西顿？马尔可夫链？线性回归？

Answer 1

您所问的问题，“如何预测”是整个机器学习领域的主要问题，因此我们无法为您回答。如果要启动一些简单模型，可以使用sklearn包中的模型，例如Decision Tree或KNN。

如果您想了解变量之间的相关性，则可以使用DataFrame.corr(method='pearson')获得相关性矩阵。