早晨，
我有很多数据，其中一个事件（目标数据/我想预测的未来事件）发生在两周的时间范围内，但我不确定它何时发生在这个时间范围内。
我可以获得每日或更频繁的特征数据，但目标数据只出现在 2 周的间隔内，或者在某些情况下 4 周的间隔内。
目前，我在时间范围内使用任何特征的平均值，或者在目标数据可用的同一天收集特征数据，但有更合适/更好的方法吗？
我将这些数据用于机器学习目的。
积极事件，但不确定何时发生
数据挖掘
数据清理
数据
2022-03-04 14:04:59
1个回答
这被称为“间隔审查”：也就是说，您知道事件发生在一个间隔内，但不知道该间隔的确切位置。
我认为 ML 社区对区间删失数据（或任何，真的）没有太多关注。然而，在统计界，包括我自己在内的数量是合理的。因此，我为区间删失回归模型编写了R包。icenReg回归模型当然可以用作 ML 工具，尽管这些模型还没有更典型的 ML 问题的所有花里胡哨（即没有惩罚回归和弹性网络等）。
但是，icenReg至少包含一个用于通用交叉验证的工具，尽管它对公众是隐藏的。可以提取出来icenReg:::icenReg_cv。