提问人：DuyguSirin 提问时间：11/15/2023 更新时间：11/15/2023 访问量：7
基于月度历史数据预测未来事件的概率
Predicting Probability of Future Events Based on Monthly Historic Data
问：
我想根据历史数据预测未来几个月事件发生的概率。我当前的数据集结构有一个 id 和月份编号细分，例如：
| 使用者 ID | 月 | 年龄 | 性 | 工作角色 | 满意度得分 | 通货膨胀率 | 事件 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 01 | 30 | 雄 | 工程师 | 7.5 | 10% | 假 |
| 1 | 02 | 30 | 雄 | 工程师 | 7.2 | 12% | 假 |
| 1 | 03 | 30 | 雄 | 工程师 | 7.4 | 11% | 假 |
| 2 | 01 | 28 | 女性 | 分析师 | 7.5 | 10% | 假 |
| 2 | 02 | 28 | 女性 | 分析师 | 7.2 | 12% | 假 |
| 2 | 03 | 28 | 女性 | 分析师 | 7.4 | 11% | 真 |
| 3 | 01 | 35 | 女性 | 经理 | 7.5 | 10% | 假 |
| 3 | 02 | 35 | 女性 | 经理 | 7.2 | 12% | 假 |
| 3 | 03 | 35 | 女性 | 经理 | 7.4 | 11% | 假 |
我需要预测模型来考虑员工的年龄、性别、工作角色等......此外，它还应该考虑每个月变化的因素，例如：满意度得分、通货膨胀率等......该模型应评估年龄和工作角色对事件发生概率的影响，以及通货膨胀率和满意度得分随时间推移的影响。通货膨胀率和满意度得分等特征不在主题级别，它们在给定月份的每个主题都是相同的。它们每个月都在变化，我希望模型也能捕捉到它们的趋势。
我发现随机生存森林和 Cox 比例风险模型可能适合我的目标和数据集结构。但是，我并不完全相信，因为我找不到类似的例子。如果您能提供一些指导，我将非常高兴。
对不起，如果这没有多大意义，这对我来说是一个陌生的领域。
谢谢！
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