预测序列中的下一个目的地。它是什么类型的分类？答案

【问题标题】：Predicting next destination in the sequence. What type of classification it is?预测序列中的下一个目的地。它是什么类型的分类？
【发布时间】：2017-06-05 23:12:27
【问题描述】：

如何决定使用什么模型？

【问题讨论】：

很遗憾，该网站的格式不适用于此类问题：请添加您编写的代码和您尝试过的方法，然后询问具体问题你有。
@MBack 这个问题现在实际上没有用了，因为您删除了原始问题的重要部分。请重新添加您删除的信息或删除此问题。
@not_a_robot 是的，我想删除..但现在无法回答

标签： machine-learning prediction recommendation-engine sequences multiclass-classification

【解决方案1】：

推荐系统

尝试预测用户接下来会购买什么“产品”。

【讨论】：

【解决方案2】：

您是对的 - 这不是回归问题，除非您的每个酒店标签背后都有一些线性逻辑（例如，酒店 65 距离酒店 65 英里，而酒店 66 距离酒店 66 英里）。情况似乎并非如此，但如果是这样，那么这是一个简单的回归问题，您基本上可以预测一个人到达酒店的距离。但是，我离题了。

正如你所指出的，你真正应该调查的是Multiclass classification。

如果您对scikit-learn 有任何经验，请执行此类分析should not be difficult；查看OneVsRestClassifier。甚至还有一个很棒的 tutorial 介绍如何使用该特定类。

【讨论】：

not_a_robot 非常感谢您的建议和链接。我也在想同一个方向。是的，我有一些使用 scikit-learn 的经验。所以 user_id、hotel_id、continent_id 是分类变量。如果我将它们转换为二进制，那么我将获得太多新功能并且非常稀疏。你能建议一些更好的方法。谢谢