あなたは海を横断する敵船を追跡する飛行機なので、船の一連の（x、y、時間）座標を収集しています。隠れた潜水艦が船を守るために船に乗っていることは知っていますが、潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な潜在的な問題は、時々世界。あなたは潜水艦の進路を予測したいが、残念ながらそれはあなたから隠されている。どの機械学習アルゴリズムが、ある時系列を別のものから予測するのに適していますか？
しかし、4月の1ヶ月間に潜水艦が隠れるのを忘れてしまったので、潜水艦と船舶の両方について一連の座標が1,000回の移動中にあります。このデータを使用して、船の動きだけで隠れた潜水艦の経路を予測するモデルを構築したいと考えています。素朴なベースラインは、「潜水艦の位置推測=船の現在の位置」と言っているが、潜水艦が見える4月のデータからは、潜水艦が船の前にある傾向があることに気付くので、「潜水艦の位置さらに、4月のデータによれば、船が長時間水中で休止すると、潜水艦は海岸沿いの海を遠くに巡回する可能性があります。
潜水艦の経路を予測するために、4月のデータを訓練データとして与えれば、このモデルをどのように構築しますか？私の現在の解決策は、アドホックな線形回帰であり、その要素は「トリップ時間」、「貨物船x座標 "、" 1日の貨物船のアイドル "などとし、Rに重みをつけてクロスバリデーションを実行させることができます。 4月のデータからこれらの要因を自動的に生成します。また、線形回帰はそうではなく、関連性があると思うので、シーケンスや時間を使うモデルがいいでしょう。
編集：私は作り上げられたストーリーで問題を再構成したので、あまり混乱はありません。私が投稿した元の問題は：
私は教師と学生の2つの科目について視線追跡データを持っています。それは（x、y、time）の形を取っているので、それぞれの主題について一連のものがあります。先生が見ていることは、学生が何を見ているかに影響します。先生のデータだけを使って、学生が何を見ているかを予測するために私はどのような方法を使用しますか？私は、学生と教師のデータのゴールドスタンダードセットを使用して、いくつかの学習アルゴリズムを訓練することができます。
ウィキペディアの定義によれば、隠れマルコフモデルは適切だと思っていましたが、私はこれを私のデータセット上でどのように実践するかはわかりません。
詳細：教師と生徒のそれぞれが地図と読書をどのように見ているかに関するデータがあります。私は[（366,234,0）、（386,234,5）、...]のように見える40のデータセットを持っています。これは、先生が時間0でポイント（366,234）を見てから5秒後に座標（386,234）。先生がどのようにコンテンツを見ているか、学生が同じコンテンツをどのように見せるかを予測するためのモデルを学ぶことができます。だから、生徒は教師と同じ順序でコンテンツを見ているかもしれませんが、遅くなります。あるいは、生徒はそれほど見ていないかもしれませんが、教師はより多くのコンテンツをスキャンします。私は両方のデータセットを持っていて、私が得ることができるモデルの正確さを見たいと思っています - 先生の見ている行動の50px以内に生徒の見ている行動を予測できるでしょうか？
、役立ち視線は、ある閾値以上の時間（地図内の関心のある点）以上に向けられた。エッジEは、眼の動きおよび方向性の時間的順序を表す。だから、先生のグラフがあれば、生徒のグラフを見つける必要があります。あれは正しいですか？もしそうなら、あなたはそのようなグラフにデータを訓練し、そのパラメータを学ぶことができます。 または、先生が見ているポイント（x、y）がある場合、あなたは学生が探している場所を（x、y）推測する必要がありますか？ –
Alptigin、そう、まさに私がやろうとしていることです。グラフには時間次元もありますが、私は推測します。教師グラフから生徒グラフを生成するための何かを訓練する方法を知っていますか？ – user2077851
さて、まず、あなたのデータセットをこれらのグラフに単純化して可視化してみましょう。私はどのような具体的な方法が成功するかについては何も言いません。 –