У меня проблема, когда у меня есть два набора данных, X и Y, оба из которых содержат последовательности разной длины (примерно одинаковые для каждого набора данных и внутри наборов данных) и фиксированного размера больше единицы. Каждое из этих измерений можно рассматривать как отдельную функцию с одинаковой интерпретацией в обоих наборах данных. Я хотел бы изучить классификатор дерева решений, который может предсказать, находится ли точка данных от X или от Y.
Я вижу, что есть инструменты, такие как PrefixSpan, для извлечения функций из последовательных данных, но я не уверен инструментов, позволяющих извлекать функции из многомерных последовательных данных. Существуют ли такие инструменты или есть простой способ поднять инструменты анализа для непоследовательных данных и последовательных данных с одной переменной до многопараметрической последовательной настройки?
Спасибо!