使用 HMMLearn.multinomialhmm(离散 hmm) 预测下一个观测值

Question

我使用 hmmlearn 实现了 HMM：

states = ['healthy','sick']
observations = ['sleeping','eating','pooping']
model = HMM(n_components=2)
model.n_features = 3
model.startprob_ = [0.7, 0.3]
model.transmat_ = [
    [0.8, 0.2],
    [0.4, 0.6]
]
model.emissionprob_ = [
    [0.2, 0.6, 0.2],
    [0.4, 0.1, 0.5],
]

我也有一系列观察结果：

obs = np.array([0,0,1,0,2,0,1,2,0,1,0,2,0,1,1,2,0])
obs = obs.reshape(-1, 1)

现在我想预测下一个观测值(在 t+1 处(，但不知道如何预测。

(*我已经阅读了文档，但一无所获(

Answer 1

我发现没有函数可以做到这一点，只能使用model.predict()来获取隐藏状态概率，然后找出下一个状态(和观察(。