Modelo de regresión para el modelo explicado (Detalles en el interior)

Question

Soy clase de un novato en el aprendizaje de máquina y me gustaría hacer algunas preguntas en base a un problema que tengo.

Vamos a decir que tengo x y z como una variable y tengo valores de estas variables como el tiempo avanza como:

t0 = X0 Y0 Z0
t1 = x1 y1 z1
tn = xn yn Zn

Ahora quiero un modelo que cuando se administra 3 valores de x, y, z Quiero una predicción de ellos como:

Entrada: x_test y_test z_test Salida: x_prediction y_prediction z_prediction

Estos valores son números de coma flotante. ¿Cuál es el mejor modelo para este tipo de problema? Gracias de antemano por todas las respuestas.

Más detalles: Ok por lo que te voy a dar algunos detalles más sobre los problemas a fin de ser más específico.

he ejecutar ciertos puntos de referencia y tomado valores de contadores de rendimiento de los núcleos de un sistema por intervalo.

Los contadores de rendimiento son la x, y, z en el anterior example.They dependen en cada ejemplo other.Simple es x = IPC, Y = caché se pierde, z = Energía en Core.

Así que me dio este conjunto de datos de todos estos contadores de rendimiento por intervalo .¿Qué quiero hacer es crear un modelo que después de aprender de la formación de datos, se le dará un cierto estado del alma (los contadores de rendimiento) y predecir los contadores de rendimiento que el núcleo tendrán en el siguiente intervalo.

Answer 1

Que yo sepa si se quiere predecir el valor de una variable, es necesario tener una o más variables como predictores; es decir .: usted asume el comportamiento de una variable puede ser explicado por el comportamiento de otras variables. En el caso de que tenga tres variables independientes cuyo valor se desea predecir, y puesto que usted no menciona ninguna otra variable, que supongo que cada variable depende de los demás. En ese caso, podría caber tres modelos (por ejemplo, los modelos de regresión), cada uno de los cuales podrían predecir el valor de una variable, en función de las otras. Como ejemplo, para predecir x:

x_prediction=int+cy*y_test+cz*z_test

, donde int es la intersección y CY, CZ, los coeficientes de la regresión lineal. Del mismo modo, con el fin de predecir y y z:

y_prediction=int+cx*x_test+cx*z_test
z_prediction=int+cx*x_test+cy*y_test

Answer 2

Aceptar, por lo que los valores en el momento t-1 predicen los valores en el tiempo t. Eso tiene sentido.

En primer lugar, debe decidir si usted piensa que estos valores son independientes o no. ¿Las x predecir el yoz en absoluto? Y, ¿cree que sólo el 1 valor anterior es predictivo, o el n anterior?

De cualquier manera usted podría modelar esto como un problema de regresión simple. ¿Qué técnica es mejor realmente depende de lo que se espera que la relación sea, y lo que estas variables son; No estoy seguro de que se le da aquí.

Por ejemplo si son valores de los sensores leen con bastante rapidez, y el sensor cambia lentamente, lo que espera algún modelo simple como una media móvil para hacerlo bien. Para otros tipos de valores esto no sería predictivo en absoluto.

Esto parece el modelo de cadena de Markov, por lo que puede mirar en eso, pero de alguna manera creo que es demasiado general para lo que creo que es el problema.