説明されたモデルの回帰モデル（内部の詳細）

Question

私は機械学習の初心者であり、私が抱えている問題に基づいていくつかの質問をしたいと思います。

XYZを変数として持っていて、次のような時間が進むにつれてこれらの変数の値があるとしましょう。

T0 = X0 Y0 Z0
T1 = X1 Y1 Z1
TN = XN Yn Zn

今、私はそれがx、y、zの3つの値が与えられたときに、次のような予測が必要なモデルが欲しいです。

入力：X_TEST Y_TEST Z_TEST出力：X_PREDICTION Y_PREDICTION Z_PREDICTION

これらの値はフロート数です。この種の問題に最適なモデルは何ですか？すべての答えを前もってありがとう。

詳細：わかりました、それで、より具体的にするために、問題についていくつかの詳細を教えてください。

特定のベンチマークを実行し、インターバルごとにシステムのコアからパフォーマンスカウンターの値を取得しました。

上記の例のパフォーマンスカウンターはx、y、zです。これらは互いに依存しています。simpleの例はx = ipc、y =キャッシュミス、z =コアのエネルギーです。

したがって、私はこれらすべてのパフォーマンスカウンターの間隔ごとにこのデータセットを取得しました。私がやりたいのは、トレーニングデータセットから学習した後、コアの特定の状態（パフォーマンスカウンター）が与えられ、パフォーマンスカウンターを予測するモデルを作成することです。コアが次の間隔で持つこと。

Answer 1

AFAIK 1つの変数の値を予測する場合は、1つ以上の変数が予測子として必要です。 IE：1つの変数の動作は、他の変数の動作によって説明できると仮定します。あなたの場合、あなたはあなたが予測したい値の3つの独立変数を持っています、そしてあなたはあなたが他の変数について言及していないので、あなたはあなたが他の変数に依存すると仮定します。その場合、3つのモデル（たとえば、回帰モデル）を適合させることができます。それぞれが、他の変数に基づいて1つの変数の値を予測します。例として、xを予測するには：

x_prediction=int+cy*y_test+cz*z_test

, 、ここで、INTはインターセプトとCy、CZ、線形回帰の係数です。同様に、yとzを予測するために：

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

Answer 2

さて、時間t-1での値は時間tで値を予測します。それは理にかなっている。

まず、これらの値が独立していると思うかどうかを決定する必要があります。 xはyまたはzを予測しますか？そして、あなたは前の1つの値だけが予測的であると思いますか、それとも前のn？

いずれにせよ、これを単純な回帰問題としてモデル化することができます。どのテクニックが最もよくあるのかは、あなたが関係が何であるか、そしてこれらの変数が何であるかに依存します。ここで与えられているかどうかはわかりません。

たとえば、センサーの値がかなり急速に読み、センサーがゆっくりと変化している場合、移動平均のような単純なモデルがうまくいくと予想されます。他のタイプの値の場合、これはまったく予測的ではありません。

これはマルコフチェーンモデルのように見えるので、あなたはそれを調べるかもしれませんが、どういうわけか、私は問題が何だと思うかについてはそれが過剰なものだと思います。