ch bin neu im sequentiellen Lernen (und maschinellen Lernen) und versuche zu verstehen, wie man bedingte Zufallsfelder verwendet, um mein Problem zu löse

Ich habe einen Datensatz, der ein sequentielles Protokoll darüber ist, wann und wo ein Endbenutzer meiner Anwendung gearbeitet hat. Der folgende Datensatz enthält beispielsweise nur Werte für User1

User   Facility   Weekday
User1  FacilityA  Monday
User1  FacilityB  Tuesday
User1  FacilityC  Wednesday
 ...     ...         ...

Ich versuche, das folgende Problem zu lösen: Wenn ein Benutzer an einem Wochentag und an einer Einrichtung gearbeitet hat, an welcher Einrichtung und an welchem Wochentag wird er als Nächstes arbeiten?

Um dieses Problem zu lösen, habe ich mich mit Bedingten Zufallsfeldern befasst, aber es fällt mir schwer, dass eine Bibliothek damit arbeitet.

Ich habe versucht, mit den folgenden Bibliotheken zu arbeiten: 1. PyStruct https: //pystruct.github.io) Aber das hat bei mir aufgrund dieses Problems nicht funktioniert:Index out of bounds: Anpassen von SSVM mit Pystruct

CRFSuite http: //www.chokkan.org/software/crfsuite) (Dies ist abhängig von libBFGS. Wenn ich libbfgs auf meiner Ubuntu-Box ohne Fehler installiere, schlägt die Ausführung von 'make install' für CRFSuite immer noch fehl und meldet, dass libBFGS nicht erkannt werden kann.)

Also wandte ich mich an eine andere Bibliothek .. 3. CRF ++ https: //taku910.github.io/crfpp)

Ich konnte CRF ++ installieren und auch die in der Distribution angegebenen Beispiele ausführen. Aber ich brauche Hilfe, um zu verstehen, wie ich die Vorlagendatei an meinen Verwendungszweck anpassen kann ...

Auch dachte ich, meine Etiketten werden eine verkettete Zeichenfolge von Einrichtung + Wochentag aus dem obigen Datensatz sein.

Ich bin neu im Sequenzlernen und bemühe mich derzeit sehr, herauszufinden, wie ich dieses Problem lösen kann ...

Jeder Rat wird äußerst hilfreich sein, da ich hier ein bisschen festzustecken scheine ..

Vielen Dank