Ошибка в предсказании модели с использованием hmmlearn

Question

Привет У меня есть тест данных, я пытаюсь предсказать использование гауссовой HMM с hmmlearn.

Когда я делаю это:

y = model.predict(test) 
y 

Я получаю ТММ работает отлично продюсирование и множество состояний

однако, если я это сделать:

for i in range(0,len(test)): 
    y = model.predict(test[:i]) 

все, что я получаю у существо установлен на 1.

Может ли кто-нибудь помочь?

UPDATE

вот код, который делает работу перебора

Обучающий набор был 0-249: модели

for i in range(251,len(X)): 
    test = X[:i] 
    y = model.predict(test) 
    print(y[len(y)-1]) 

Answer 1

НММ последовательность наблюдений. Если вы кормите одного наблюдения в predict (что делает Viterbi decoding по умолчанию), вы существенно снизить прогноз на argmax над

(model.startprob_ * model.predict_proba(test[i:i + 1])).argmax() 

, которые могут доминировать startprob_, например, если startprob = [10**-8, 1 - 10**-8]. Это может объяснить поведение всех, которое вы видите.