machine-learning - 我应该如何使用 Azure 机器学习训练我的列车模型(多个或单个)？

Question

我正在写我的论文(通过让交通灯系统学习，使交通灯系统更有效地工作)，在这项研究的第一部分，即如何预测 future 十五分钟的交通强度，我必须预测十字路口各车道的交通(汽车)强度。

上图是一个真实十字路口的草图，有 12 条不同的车道，我有其中的历史强度数据。我想使用回归模型算法来预测接下来 15 分钟每个车道的强度。

我生成的数据集是一个 CSV 文件，其中包含标题中的所有泳道以及第 X-15 分钟(长达 3 个月)内每个泳道的强度。下面我将展示生成的数据集。

我用 C# 编写了一个控制台应用程序来编写和生成此输出，并将此数据集上传到我的 Azure ML 项目上。

当我想训练一个模型时，我只能选择一列，这意味着我只能为一条车道训练一个模型。我的问题是，正如我在另一个问题中读到的那样，我应该为每个车道训练一个新模型并保存它，还是我可以以某种方式将我的数据转换为更有效的数据集并最终将其训练为一个训练模型？

Answer 1

是的。为此，您应该为要预测值的每一列训练单独的模型。如果预测值对其他列的强度有影响，则将它们用作构建预测模型的输入。