目前，我已经设置了一个机器学习系统，采用了人工神经网络的架构。从数据查询中，我可以获取特定日期和时间以及某事成功与否的信息（具体内容无法透露）。

然后，我可以得到一系列这样的问题。现在我有一组包含元数据的列表，这些数据被标记为成功或失败（这是基于另一个算法的判定），对于给定的日期，我如何从这个数据模型中预测未来事件最可能的结果？线性回归是最佳选择吗？

任何建议都会非常有帮助 :)！

回答：

线性回归用于预测实数，比如价格。

成功/失败不是实数。你应该使用统计分类器来处理这个问题。

你可以使用神经网络来实现这一点。