用于预测某些事件何时发生的机器学习模型答案

【问题标题】：Machine learning models for predicting when some event will occur用于预测某些事件何时发生的机器学习模型
【发布时间】：2016-09-07 06:02:44
【问题描述】：

考虑我需要根据可用的过去数据（带有时间戳的数据）预测特定事件何时发生的问题。

例如

假设一台特定的机器正在运行，并且我们从该特定机器和其他类似类型的机器上收集了不同时间戳的数据。数据包括从某些功能失败但工作正常的机器收集的值。

我需要做的是预测特定机器（或某些功能）何时会出现故障。

从问题我的理解是这是一个时间序列分析问题。我听说过结果就是时间的生存分析。但我不确定我可以尝试哪些其他模型。

有人可以解释一下哪些模型可以用于特定问题（假设我将比较模型的各种质量矩阵）。我除了时间序列还有其他方法，请指教（我的假设是生存分析是时间序列分析的一部分）

使用的技术将是 R 或 Python (scikit-learn)

提前致谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对于这个问题，机器学习可能有点花哨。我认为您应该从将其建模为泊松过程开始。您无法真正预测某事何时会发生，但您可以预测该事件在 X 时间之前发生的几率。

【讨论】：

例如，生存分析通常被定义为一组用于分析数据的方法，其中结果变量是直到感兴趣事件发生的时间。如果我的理解是正确的，这种方法将预测特定事件何时发生。我的疑问是解决问题的类似方法或模型或方法是什么？
对不起，我的意思是听起来你有基本的生存数据，对吧？然后我会认为从尝试查看它是否符合泊松过程开始。如果你有一些丰富的数据，那么你会有更多的东西需要挖掘。
如果你有一些背景数据，那么你可以试试 R 中的“survival”包。它里面有几个不同的模型。

【解决方案2】：

已为上述问题选择了生存分析，因为它提供了特定事件发生的时间。在该方法中，正在考虑各种模型，目前使用我们认为最好的 coxph。

【讨论】：