考虑这样一个问题：我需要根据过去的数据（带有时间戳的数据）来预测特定事件何时会发生。

例如

假设有一台特定的机器正在运行，我们收集了这台机器和其他类似机器在不同时间点的数据。这些数据包括机器在某些功能上出现故障时收集的值，也包括机器正常运行时的数据。

我需要做的是预测这台特定机器（或某些功能）何时会发生故障。

从这个问题中，我理解这是个时间序列分析问题。我听说过生存分析，其结果是时间。但我不确定还有哪些其他模型可以尝试。

能否请有人解释一下可以用于这个特定问题的模型有哪些？（假设我会比较各种模型的质量矩阵）。如果有除时间序列之外的其他方法，请建议（我的假设是生存分析是时间序列分析的一部分）。

将要使用的技术是R或Python（scikit-learn）。

提前感谢

回答：

针对上述问题，已选择生存分析，因为它能提供特定事件何时发生的时间。在这种方法中，正在考虑各种模型，目前使用coxph，我们认为这是最佳模型。