過去5年間のデータセットがあります。バイナリ {yes/no} またはマルチクラス {product A, B, C} であるフィーチャを含む約 7000 行のデータ 合計で約 20 以上のフィーチャ。
この履歴データに基づいて製品の出荷日 (出荷遅延日数) を決定 (予測) するプログラム (または 1 回限りの分析プロジェクト) を作成しようとしています。製品がいつ出荷される予定だったかを示す 2 つの列と、実際にいつ出荷されたかを示すもう 1 つの列があります。現在。
製品の新しいデータ入力がいつ出荷されると予想されるかを履歴データに基づいて決定する予測プログラムをどのように作成できるか疑問に思っています。特定の日付を取得することは気にしませんが、追加する遅延日数を教えてくれるプログラムだけでも...
少し前に ML クラスを受講しましたが、このようなことを開始する方法がわかりませんでした。何かアドバイス？さらに、私が考えることができるこれに最も近いのは、NN を使用した画像認識の割り当てです。しかし、ここでは簡単すぎて、ピクセルの白/黒の代わりに日付を処理する必要があります.... 昔はMatlabを使用していましたが（まだ使用方法を知っています）、Wekaデータマイニングツールをダウンロードしました。
ニューラル ネットワークを考えていましたが、入力された出荷日から予想される遅延時間 (日数/月) をプログラムで取得するように設定する方法がわかりません。
基本的、
入力したい (サイズ = 5、製品 = A、....、出荷予定日 = 1 月 1 日)
そして、プログラムは、過去の傾向を考慮して、出荷予定日に遅延として追加する日数を返します...
このようなものを正しい/最も簡単な/最良の方法で開始する方法について何か助けていただければ幸いです...事前に感謝します。