<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">My hierarchical data are about sell numbers of 3 hot drinks and 3 cold drinks each month.<div><br></div><div>Generally, cluster them into two group which one contain hot and another contains cold is better.</div><div><br></div><div>But I don't want to cluster.</div><div><br class="gmail-Apple-interchange-newline">When I study about sklearn.linear_model, I found they can only predict one trend for both hot and cold pattern. The trend of hot and cold is the same.</div><div><br></div><div>But that make sense because it's "linear" model which suitable for linear separable data.</div><div> <br></div><div>Now, I want to predict different trend for hot and cold drink with only one model.</div><div><br></div><div>If I have many features as I can, is there any model able to predict multiple patterns from hierarchical data?</div><div><br></div><div>PS: under the condition that has no noise, data only conatin each trend of each kind of drink.</div><div><br></div><div><br></div><div>thx</div></div></div></div></div>