我的数据是这样的，每天每三个小时记录一次16个传感器的数据，得出我今天的产量。想用机器学习的方法建立模型，但很明显，我每天有8组数据特征，且均有影响，不能删除，却只有一个标签，这种情况我要怎么处理，或者机器学习中哪些算法能帮到我，谢谢各位
这是比较正常的情况，很多时候也都是好几个特征然后只有一个标签。
就用回归算法解就可以，八组特征作为输入
8×16→1可考虑按时间轴进行压缩，比如均值、最大值或最小值，变成16→1后可尝试使用支持向量机、随机森林等模型不压缩的话可用卷积神经网络