прогнозирование следующего наблюдения с использованием HMMLearn.multinomialhmm (дискретный хмм)

Question

Я реализовал HMM, используя hmmlearn:

states = ['healthy','sick']
observations = ['sleeping','eating','pooping']
model = HMM(n_components=2)
model.n_features = 3
model.startprob_ = [0.7, 0.3]
model.transmat_ = [
    [0.8, 0.2],
    [0.4, 0.6]
]
model.emissionprob_ = [
    [0.2, 0.6, 0.2],
    [0.4, 0.1, 0.5],
]

, и у меня тоже есть последовательность наблюдений:

obs = np.array([0,0,1,0,2,0,1,2,0,1,0,2,0,1,1,2,0])
obs = obs.reshape(-1, 1)

Теперь я хочу предсказать следующее наблюдение (вt + 1), но не знаю как.

(* я прочитал документы, но ничего не нашел)

Answer 1

я обнаружил, что для этого нет функции, просто можно использовать model.predict(), чтобы получить вероятности скрытых состояний, а затем узнать следующее состояние (и наблюдение).