提问人：Akshay Makadiya 提问时间：11/16/2023 更新时间：11/16/2023 访问量：22
根据 100k 值的现有数据预测下一个值
Predict the next value based on the existing data of 100k values
问：
我有一个数据集包含先前结果的 100000 个值。基于此，我想预测下一个值。
数据集如下所示。
0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 . .. ...
根据这些结果，我想预测下一个结果。
我正在尝试不同的方法，如梯度提升、支持向量机 （SVM） 和基本神经网络，但无法实现。
答：
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Lourenço Monteiro Rodrigues
11/16/2023
#1
除了要使用的模型类型外，还应该更好地定义预测的确切内容。通常，对于这些类型的序列，您将定义一个观察窗口（例如，10 个值）并预测下一个观察窗口。这为您提供了一个训练数据集，该数据集由所有连续的 10 个值集组成，下一个值作为预测目标。
选择适当长度的观察窗口非常重要，因为太短的窗口将没有足够的信息供模型学习模式，而太大的窗口将减少可以使用的训练样本量，并且可能太大，模型无法找到代表性模式，而不是虚假模式。
对于这种选择，您有两种选择：要么您知道这些值代表什么，并且对预测下一个值需要多少数据有一些明智的直觉;或者你只需要尝试不同的长度，看看什么效果最好。
还有第三种选择，那就是意识到实际上没有模式。例如，如果 0 和 1 代表抛硬币，您最多可以做的就是使用过去的数据来检查硬币是否公平，但最终预测仍然是来自二项分布的随机样本（p（x） 由过去观察的统计平衡提供信息，然而， 在公平硬币的情况下，有 50-50 的机会）。
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