machine-learning - 用户行为预测/分析

Question

我正在尝试应用机器学习方法来预测/分析用户的行为。我拥有的数据格式如下：

数据类型

我是机器学习的新手，所以我试图了解我所做的事情是否有意义。现在在活动列中，我有两种可能性，我表示为 0 或 1。现在在时间列中，我有时间以循环方式映射到范围 (0-24)。现在在某个时间（onehot 编码）用户执行一项活动。如果我在机器学习中使用活动列作为目标列，并尝试预测用户是否会在某个时间执行一项或另一项活动，这是否有意义？

我试图预测活动的原因是，如果我的模型为我提供了一些关于活动预测的结果并且用户实时执行其他操作（他在过去一周左右没有这样做），我想将其视为偏离正常行为。

我做对了还是错了？任何建议将不胜感激。谢谢。

标签： machine-learningdata-science

Answer 1

我认为您的想法是有效的，但机器学习模型并非始终 100% 准确。这就是为模型定义“准确度”的原因。

如果您想创建高性能的预测模型，请选择深度学习模型，因为它的性能会随着训练数据集大小的增加而随着时间的推移而提高。