Una pregunta más amplia sería “si no preproceso mis datos o uso un algoritmo de aprendizaje automático diseñado específicamente para mi tipo de datos, ¿puedo hacer predicciones útiles?” La respuesta a esto es generalmente no. En casi todos los casos, no puede simplemente tomar los datos sin procesar, sino que los introduce en un algoritmo de ML y espera resultados razonables.
Para su caso, la razón por la cual no hay paquetes de ML que “simplemente funcionen” en esos datos sin ningún preprocesamiento es porque a nadie le importa hacer herramientas de ML que funcionen en ese tipo de problema trivial sin preprocesamiento. Quiero decir, el preprocesamiento que debes hacer para que funcione con las herramientas de ML existentes es tan trivial que no vale la pena agregar algún tipo de función automática para manejar tus datos.
[Editar: aquí hay un ejemplo de cómo resolverlo con los métodos actuales]
Por ejemplo, si x es su valor de muestra, entonces crea un vector de características que se parece a [matemáticas] [x% 2, x% 3, x% 4, x% 5, x% 6, …, x% N] [/ matemática] y la arroja en un SVM lineal y aprenderá a clasificar este tipo de datos perfectamente siempre que el período sea menor que N. Su caso es particularmente simple ya que solo necesita N = 2.
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