→ asimk193: 如果是時間序列想關我想可以嘗試ADF KPSS 之類的檢定 01/10 06:11
→ asimk193: 看看資料的特性是什麼 01/10 06:11
→ f496328mm: 定值也可以放下去跑，例如男性女性，就有差別 01/10 13:11
→ f496328mm: 你想想，兩組資料完全一樣，只差在性別 01/10 13:12
→ f496328mm: 那結果就會不一樣 01/10 13:12
作業系統:win10
問題類別:ML,DL,RNN
使用工具:python,tensorflow,keras
問題內容:
小弟ml新手，請教各位先進幾個問題：
目前想train的資料與時間有關，
因此想使用RNN or LSTM去train，
但只有部分feature與時間有關，
部分feature是定值（個人基本資料）
想請問大家會怎麼做，
目前我的想法是：
時間feature就用LSTM，
非時間feature就用其他演算法，
然後再加權平均之類的？
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