時系列予測用のデータがいくつかあります。変数 1 は速度、変数 2 は車両の始動時刻です。出力は、車両が目的地に到着するまでにかかった時間です。libsvm を使用して変数 1 と変数 2 の両方を svr の入力として使用しましたが、車両の速度は時刻に依存するため、変数 1 と変数 2 が依存していることが後でわかりました。
2 つの従属変数を入力として使用して回帰を行うことはできますか? 私が知っている回帰モデル y = a + b1.x1 + b2.x2 + ....+ e は独立変数用です。
標準の回帰モデルは、独立した入力用ではありません。入力変数間の依存性に関する仮定は行われません。ただし、交互作用効果がある場合は、交互作用項を回帰モデルに追加するだけで結果が改善されることがあります。これにより、モデルは次のようになります。
y = a + b1.x1 + b2.x2 + b2.x1.x2
SVR の状態と、このオプションを直接設定できるかどうかはわかりません。その機能を入力に追加するか、それを直接サポートする回帰方法を使用して、確かにそれを偽造することができます。
もう 1 つの潜在的な危険は、時間の表現方法です。これが間違っていることは容易にわかります。時間入力はどのように見えますか?