#machine-learning #time-series #regression #prediction #forecasting
#машинное обучение #регрессия #lstm #предсказание #прогнозирование
Вопрос:
Я стремлюсь получить значение из многомерных данных временных рядов. Чтобы быть более ясным, приведу пример:
data = [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6][0, 2, 4, 6, 8, 10, 12]] output = [2.25, 4.50] output[0] соответствует data[0] output[1] data[1] , соответствует и так далее.
Поскольку выход может быть любым числом с плавающей запятой (на самом деле это не может быть любое число, но мы не можем преобразовать все возможные значения в классы) Я не могу рассматривать эту проблему как классификацию. Однако после того, как я изучил примеры регрессии, она используется для прогнозирования следующего шага. Интересно, какова правильная терминология для такого рода проблем и каковы должны быть общие шаги по их решению?