非平稳类别数据优先级排序

这篇文章描述了一个实际问题，即在特征是类别型、目标是二元变量，并且分数随时间推移而变化的待办事项列表中对项目进行优先级排序。核心挑战在于数据是非平稳的，这意味着特征与目标之间的关系会随着时间推移而变化。作者正在寻求关于合适的建模方法以及如何处理训练和测试以反映推理过程的建议。这个问题定义明确，突出了在动态环境中使用机器学习的复杂性。

• •这个问题涉及非平稳数据，其中项目分数会随着时间的推移而变化，因为可以获得更多信息。
• •目标是根据项目当前的成功概率进行优先级排序，而不是预测未来的变化。
• •作者正在寻求关于此场景的适当建模和训练/测试策略的指导。