尽管信息不完整,事件预测与因果推断
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。我们研究了在数据点序列中预测和解释事件发生的挑战,特别关注未知触发器导致事件发生的非连续、屏蔽和嘈杂数据点的情况。通过结合分析、仿真和机器学习方法,我们探索、量化和提供了解决此挑战的解决方案,并确证了支持各种变化的通用方程。使用这些方程,我们描述了复杂性如何随各参数变化(例如,明显和隐藏状态的数量、触发器长度、置信度等)而变化,并量化了成功训练机器学习模型所需的数据。我们还证明了我们的机器学...
本研究探索了数据点序列中预测和解释事件发生的挑战,并提供了解决方案。通过分析、仿真和机器学习方法,我们量化了复杂性的变化,并证明了机器学习解决方案的有效性。我们希望通过分享发现,帮助他人估计问题的复杂性和解决方案。