у меня есть расписание январь и февраль с парами. Как я могу использовать эти данные, чтобы мл предсказало наиболее вероятное расписание на 4 марта, 10, 19 и т.д?
Чтобы мл проанализировала эти объемы данных(как часто матем была на неделе, в понед, вторник...как часто русский был на неделе, в понед. вторник), и на основе этого выдвигала вероятность появление того или иного предмета в тот или иной день. Например, какая вероятность, что в пятницу будет русский или обж?
Допустим, что учителя роботы, никогда не болеют и алгоритм составляется на основе, что учителя все здоровы.
Есть ли такие сайты как самому можно такую штуку сделать?
сам будешь долго делать если не понимаешь
а вообще если привязка идет не к дате, а ко дню недели, то можно сделать классификацию, во многих моделях sklearn есть метод predict_proba - который будет отображать вероятность появление предмета на каждый день недели
А нафиг предсказывать, если расписание уже есть и преподы не пропускают пары?
рассмотри каждый предмет как временной ряд, но нужны будут данные за несколько лет минимум
а не получится с данными за 2 месяца?
Не уверен, что задача поставлена правильно вообще
А задача-то в чем? Если это расписание, то разве оно не определено заранее?
я хочу сделать предсказатель пар на основе уже имеющихся расписаний. Как можно использовать расписания пар за январь и февраль, чтобы предугадать наиболее вероятное расписание в следующий понедельник. вторник и т.к
Я все равно не понимаю. Расписание что, меняется каждую неделю и нигде не публикуется, что его предсказывать надо?
Обсуждают сегодня