Моделирование данных / прогнозирование в Python?

Question

Как мне решить эту проблему, которую я придумал? Я даже не знаю, возможно ли это в Python , но все равно. По сути, я хочу дать Python некоторые данные для поиска шаблонов в данных, а затем отобразить наиболее вероятный результат. Я думал, что карманные деньги послужат хорошим примером:

A получает 7 долларов в неделю, доллар в день, он тратит 5 долларов в выходные дни, а его баланс в понедельник составляет 2 + 1 доллар (7 долларов в неделю 1 в день). Это продолжается три недели. Что получит A на четвертой неделе?

Balance in account:  
week1 = 1,2,3,4,5,6,7  
week2 = 3,4,5,6,7,8,9  
week3 = 5,6,7,8,9,10,11  
week4 = ??????????  

Теперь вместо базовой математики мне было интересно, можно ли создать модель, которая ищет шаблоны, а затем создает данные, используя существующие данные и шаблоны. Таким образом, сценарий должен видеть, что A получает 7 долларов в неделю, а он теряет 5 долларов в неделю. Это возможно?

Может ли модель быть гибкой, как если бы я давал ей другие данные того же характера, сможет ли она найти шаблоны?

(я использую Python 3.2.)

Answer 1

То, что вы описываете, классифицируется как проблема регрессии.Вооружившись этим термином, вы сможете найти много информации в Интернете и в книгах.

Чтобы указать вам правильное направление, я бы предложил исследовать «линейную регрессию» и, возможно, перейти к более сложной регрессионной модели, такой как «регрессор случайных лесов».

Пакет Python "scikit-learn" имеет несколько различных регрессионных моделей, и документация превосходна.