履歴から将来の顧客の行動を予測する方法を学ぶ

Question

私は顧客からの訪問履歴を含むデータセットを持っています。

顧客ID、AM/PM（午前または午後に訪問）、および平日/週末（平日または週末に訪問）を含む3つの列がデータセットにあります。

私はこのデータセットから学び、指定された入力（AM /平日など）で最大の訪問者を持つ上位50人の顧客を選択したいと考えています。

今のところ、1クラスのSVM（私は肯定的な（訪問）データしか持っていません）を使用して、各顧客のモデルを作成します。 1クラスSVMはバイナリ出力しかないので、トップ50の顧客を選択するのではなく、特定の顧客が特定の入力にアクセスするかどうかを伝えることができます。

肯定的なデータセットから学び、出力のようなスコアや確率を与えるアルゴリズムがあるのだろうか？

Answer 1

これは機械学習におけるサブカテゴリの問題です。このアンケートでは、「1クラス分類：研究の分類と 手法のレビュー」（http://arxiv.org/pdf/1312.0049.pdf）をたくさん学ぶことができます。それが役に立てば幸い。