Какой алгоритм классификации использовать?

[melnikoff]

Прошу помочь с выбором алгоритма классификации.
Имеется много-много устройств. Периодически на этих устройствах происходят какие-то события (всего их N=10), причем при наступлении определенного события на этом же устройстве происходят какие-то вторичные события (до K=100 вторичных событий при наступлении основного события). Цель: зная множество вторичных событий, сгенерированных одним основным событием, "угадать" тип основного события.
Какой алгоритм классификации используют в таких задачах?
Пока что я вижу только решающее дерево, которое перебирает все возможные подмножества вторичных событий. Но меня что-то пугает число подмножеств, равное $2^K$.

[mihaild]

mihaild в сообщении #1497562 писал(а):

Алгоритм тут может быть какой угодно, вопрос в признаках

Если вы считаете, что событие можно восстановить по вторичным событиям, и знание истории в этом восстановлении не помогает - то у вас по сути $K$ бинарных признаков, на которых можно учить вообще что угодно.

[geomath]

Первое, что приходит в голову, - это медицинские экспертные системы. Наверняка там этот вопрос давным-давно проработан.

[Tillie]

melnikoff в сообщении #1498067 писал(а):

Пока что я вижу только решающее дерево, которое перебирает все возможные подмножества вторичных событий. Но меня что-то пугает число подмножеств, равное $2^K$.

Скорее всего, Вы правы. Можно попробовать deep learning. Есть пример применения:
Mancosu M, Bobba G (2019) Using deep-learning algorithms to derive basic characteristics of social media users: The Brexit campaign as a case study. PLoS ONE 14(1): e0211013. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211013

-- 03.02.2022, 01:25 --

melnikoff в сообщении #1498067 писал(а):

Цель: зная множество вторичных событий, сгенерированных одним основным событием, "угадать" тип основного события.
$2^K$.

Еще можно построить онтологию (lattice) событий и по ней определять. Conceptual Clustering.
https://www.semanticscholar.org/paper/I ... b2f8c6756c