Я работаю над заданием, частью которого является прогнозирование времени ожидания пациентов в больнице на основе данных о пациентах за год.Основываясь на данных, у меня есть много различных функций, которые я собираюсь включить, чтобы попытаться предсказать время ожидания.Основные характеристики:
- Уровень травмирования пациента (1-5)
- Продолжительность лечения (в минутах)
- Продолжительность ожидания (в минутах) <---- предсказать это (у) </li>
- Отметки времени, которые они обнаружили
- День недели (0-6)
Многие интересные особенности, как я бы сказал;) Моя проблема в том, чточто я не уверен, какую модель выбрать из всех видов регрессионных моделей.Продолжительность ожидания, которая должна быть предсказана, равна y (независимая функция), а остальные являются зависимыми функциями.Я посмотрел на случайную лесную регрессию, поскольку я читал, что некоторые другие использовали это и добились хороших результатов от этого.Так что это право выбора, когда количество функций 4-8, которое должно быть задано в качестве входных данных?