我一直在对递归神经网络进行一些研究,但我无法理解它们是否以及如何用于分析面板数据(意味着在不同时间段为多个主题捕获的横截面数据 -例如,请参见下面的示例数据)。我见过的大多数 RNN 示例都与文本序列有关,而不是真正的面板数据,因此我不确定它们是否适用于此类数据。
示例数据:
ID TIME Y X1 X2 X3
1 1 5 3 0 10
1 2 5 2 2 6
1 3 6 6 3 11
2 1 2 2 7 2
2 2 3 3 1 19
2 3 3 8 6 1
3 1 7 0 2 0
如果我想在给定协变量 X1、X2 和 X3(以及它们在之前时间段内的值)的情况下预测特定时间的 Y,是否可以通过递归神经网络评估这种序列?如果是这样,关于如何将此类数据转换为可传递给 RNN 的特征向量和匹配标签,您是否有任何资源或想法(我使用的是 Python,但对其他实现持开放态度)。
最佳答案
我也在看这个问题,到目前为止我只找到了这篇似乎在处理它的论文。
张量递归神经网络 纵向数据分析 Mingyuan Bai、Boyan Zhang 和 Junbin Gao 2017
希望对你有帮助
关于python - 如何处理用于循环神经网络 (RNN) 的面板数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40008240/
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