それぞれ n 個の機能 (数値) を持つインスタンスのグループがあります。X タイム ステップごとにフィーチャをリサンプリングしているため、各インスタンスには t1:tn に一連のフィーチャがあります。連続応答変数 (たとえば、範囲 50:100) は、X*z 回ごとにのみ測定されます。(例: 1 分ごとにサンプリングし、30 分ごとにのみ応答) 機能は時間の経過とともに変化する可能性があります。レスポンスもそうかもしれません。
ここで、いつでも T i は新しいインスタンスを応答範囲にマップしたいと考えています。
私がまだあなたを失っていない場合に備えて:-)これを回帰または多クラス分類の問題（離散化された応答範囲を伴う）と見なしますか？どちらの場合でも、必要なインスタンスの数は経験則ですか? インスタンスが同じ分布に従っていない場合 (たとえば、同じ特徴値のセットに対して異なる応答がある場合、クラスタリングを使用してこれをフィルタリング/分析できますか?)