2000年のエンジンのエンジン時間をR言語で個別に予測するにはどうすればよいですか？

Question

マシン：m1、m2、m3、... m2000 日付：2016,2016,2016 ... 2016 エンジン時間：200,300,30、.... 700。 2016年に各マシンに200行のデータがあるとします。2000年のすべてのマシンで2017年のエンジン時間を予測するにはどうすればいいですか？

Answer 1

私はそれが正しいと確信していますが、質問は非常に不明です。 データが非線形の場合は、recurrent neural network（LSTM）を使用できます。

利用可能なPythonモジュールは、次のとおりです。 KerasまたはTensorFlowです。また

あなたのデータはradial basis functions (RBF, scipy.interpolate.Rbf)