Вопрос или проблема
У меня нет опыта в статистике или машинном обучении. У меня есть массив True/False, описывающий занятие открытых общественных пространств.
+---------------------+
| index | Value |
+---------------------+
| 0 | True |
| 1 | True |
| 2 | False |
| 3 | False |
| 4 | False |
| 5 | True |
| 6 | False |
| 7 | False |
| 8 | True |
| ... | ... |
+---------------------+
Не углубляясь в зависимые переменные и специфические для области эвристики, существует ли (или, возможно, более одного) простой способ предсказать следующее False на Python?
Желательно на чистом Python или с использованием пакетов, написанных на чистом Python.
Мой вопрос чем-то похож на этот, но у меня больше временной ряд (думаю).
У вас есть больше признаков?
Если нет, вы можете попытаться найти заполняющий шаблон, например, вероятно, некоторые места заполняются первыми, потому что, например, они ближе ко входу, затем другая группа и так далее.
Попробуйте рассмотреть это как задачу, зависящую от времени. Я не могу сказать, насколько больше будет ошибка.
Если у вас есть хотя бы x, y места и временной шаг значения, тогда у вас есть шаблон.
Если это все, что у вас есть, я думаю, вы получите бернуллиевские испытания, и индекс — это индекс испытания.
Вы можете получить вероятность испытаний, находя количество True по отношению к общему числу испытаний.
Это как подбрасывание монеты, но вы не знаете, справедлива ли монета или какова вероятность выпадения орла.
Из данных вы можете оценить, какова была вероятность до сих пор, и использовать это для предположения о следующих результатах.
Из вашей данной ситуации без контекста, я думаю, это лучшее, что я могу предложить. Возможно, кто-то другой даст лучший совет.
Ответ или решение
Прогнозирование следующего события на основе бинарных данных
Введение в проблему:
У вас есть массив, содержащий значения "True" и "False", который описывает занятость общественного пространства. Ваша цель — предсказать, когда произойдет следующее "False". Давайте рассмотрим несколько стратегий, которые помогут вам справиться с этой задачей.
Анализ временных рядов без статистики и машинного обучения
-
Поиск Паттернов:
Начнем с поиска возможных закономерностей в данных. Похоже, что вы имеете дело с временным рядом, где "True" и "False" могут располагаться в зависимости от предыдущих значений. Например, если "False" появляется после определенного количества "True", можно предположить повторение этого паттерна. Для реализации такого подхода используйте простой счетчик "True" перед каждым "False", чтобы попытаться выявить закономерность. -
Простейшие Вероятностные Модели:
Без привлечения сложных методов машинного обучения вы можете использовать вероятность. Посчитайте общее количество "True" и "False" в вашем массиве, чтобы рассчитать вероятности. Если, например, "False" появляется в 40% случаев, то вы можете использовать это знание, чтобы предположить, когда оно может появиться снова. Реализуйте это решение в Python следующим образом:data = [True, True, False, False, False, True, False, False, True] false_probability = data.count(False) / len(data) print(f"Вероятность появления 'False': {false_probability:.2f}")
Использование дополнительноe информациe
Если у вас есть доступ к географическим координатам (например, x, y) или временным меткам, это может существенно улучшить вашу модель. Такие данные позволяют строить более точные модели, используя перераспределение вероятностей в зависимости от местоположения или времени.
Резюме
В отсутствие дополнительных данных и знаний о специфике ситуации, предложенные методы являются начальным шагом к пониманию структуры ваших данных. Они позволяют оценить вероятность, не прибегая к сложным математическим моделям или статистике, и могут быть полезны при небольших выбросах набора данных.
Не забывайте, что простейшие модели иногда работают не хуже, чем сложные, особенно если данных мало и они не обладают тенденциями или сезонностью. В будущем вы можете рассмотреть внедрение методов машинного обучения для более сложного анализа и прогноза.