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离散事件时间建模 - 预测某事何时发生
第 1 部分：基础知识 — 时间离散化、审查和生命表离散时间事件建模 — 预测某事何时发生的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学简介
数据科学问题预测什么——例如，房子会卖多少钱？或者客户会购买什么？或者说病人患病的概率是多少？
然而，许多现实世界的决策同样取决于事情发生的时间。客户流失需要多长时间？贷款什么时候会违约？组件发生故障之前还剩多少时间？
预测某事何时发生是一个预测建模用例，在介绍性材料中并没有引起太多关注。预测“时间”通常称为事件时间建模或生存分析。
虽然事件建模与更传统的预测建模共享技术和直觉，但它也引入了创建有效预测必须适应的细微差别。
这是一个多部分系列的开始，该系列将涵盖事件时间建模的基础知识。 第一部分将讨论基本概念，而未来的文章将涵盖事件发生时间模型开发技术。
以下是我将在本文中讨论的三个主题：
离散化时间
虽然时间本质上是连续的，但根据事件时间建模用例，将时间视为连续或离散可能是合适的。在本文中，我们将重点讨论离散时间，但我确实想花一点时间讨论离散时间与连续时间处理的决定。
何时将时间视为连续的指南
在以下情况下，时间通常最好被视为连续：