我想创建一个模型来预测网络流量，有3种流量EF（对延迟敏感），AF（对延迟不敏感）和BE（不敏感）。现在我想根据Previous Cycles中的传入流量预测下一个周期的这些流量，我有足够的数据来分析，但是没有任何想法我应该使用哪个模型（knn，神经网络.... ）我的领域不是大数据，但我真的需要创建这个模型。
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要找到最佳模型，首先必须训练数据。我相信您当前的数据有真正的标签，对吗？保持第一。
然后，将您的数据分成70％和30％。通过应用各种模型（人工神经网络，贝叶斯等）预测70％的标签。
然后，在此模型上训练剩余的30％以获得预测标签。
之后，使用剩余30％数据的预测标签，并与100％的真实标签进行比较。
然后，做一个混乱矩阵。最好的算法是精度最高的算法。
希望它有所帮助。