假设有一系列观测值，例如 [1,2,3,5,5,5,2,3,2,3, ..., 3, 4]。我试图使用Scikit-learn中当前的HMM实现来预测这个观测序列的下一个值。我有两个关于此的问题。
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给定一系列观测值，如何预测下一个观测值（如上所述）？
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给定许多包含n个观测值和n+1个观测值的序列，HMM能否用于预测一个新序列中第n个观测值之后的第(n+1)个观测值？如果可以，如何操作？
我从文档中没有理解太多关于这方面的内容。
我发现了一个可能的重复的问题，但它没有具体说明如何使用Scikit-learn中的HMM来预测序列中的下一个值。
回答：
HMM并不适合解决这个问题。它们擅长预测一个完全观测序列的标签（隐藏状态），而不是用于补全序列。尝试在观测值的窗口上训练一个分类器或回归模型，然后用它来进行预测。即在训练时，将观测值 (i, ..., i + k) 作为特征，将观测值 i + k + 1 作为目标，对于每个给定序列中的所有位置 i。在测试时，将最后的 k 个观测值作为特征输入。
