我对机器学习还比较新手，我想知道某些算法/模型（例如逻辑回归）是否能处理以列表形式作为变量值的情况。至今为止，我一直使用的是比较标准的数据集，其中包含几个变量、与之相关的值以及这些值集的分类（参见示例1）。然而，现在我有一个类似的数据集，但其中一些变量是以列表形式存在的（参见示例2）。这种情况逻辑回归模型能处理吗？还是我需要进行某种特征提取，将这个数据集转换为像示例1那样的普通数据集？

示例1（普通）：

+---+------+------+------+-----------------+|   | var1 | var2 | var3 | classification  |+---+------+------+------+-----------------+| 1 |    5 |    2 |  526 |               0 || 2 |    6 |    1 |  686 |               0 || 3 |    1 |    9 |  121 |               1 || 4 |    3 |   11 |   99 |               0 |+---+------+------+------+-----------------+

示例2（列表）：

+-----+-------+--------+---------------------+-----------------+--------+|     | width | height |       hlines        |      vlines     |  class | +-----+-------+--------+---------------------+-----------------+--------+| 1   | 115   | 280    | [125, 263, 699]     | [125, 263, 699] |  1     |      | 2   | 563   | 390    | [11, 211]           | [156, 253, 399] |  0     |   | 3   | 523   | 489    | [125, 255, 698]     | [356]           |  1     |      | 4   | 289   | 365    | [127, 698, 11, 136] | [458, 698]      |  0     |       | ... | ...   | ...    | ...                 | ...             | ...    |      +-----+-------+--------+---------------------+-----------------+--------+

为了提供我具体问题的更多背景信息。我试图表示图画。图画有宽度和高度（常规变量），但图画也有一组水平和垂直线（以它们在各自轴上的坐标列表形式表示）。这就是你在示例2中看到的。我实际使用的数据集更大，还包含持有每条线的粗细列表、每条线的延伸列表、线间空隙颜色的列表等变量。最终，我希望我的逻辑回归模型能够识别出哪些是好的图画。例如，如果线条太多且靠得太近，图画就不好看。模型应该能够自己识别出这些使得图画好坏的“特征”。

我没有包括这些，因为这种数据设置方式有点难以解释，如果我能解决上面数据集的问题，我觉得我也可以将这个解决方案的原则应用于剩余的数据集。但是，如果你需要更多的（完整的）细节，请随时提问！

提前感谢！

回答：

不，它不能直接处理这种输入结构。输入必须是同质的二维数组。你可以做的，是创建一些新的特征，这些特征捕捉列表中包含的一些相关信息。例如，对于包含沿轴线的线条坐标的列表（除了实际值本身），可以是线条之间的间距，或者线条的总数，或者一些统计数据如平均位置等。

因此，处理这种情况的方法是通过特征工程。事实上，这在大多数情况下都是必须处理的。在许多机器学习问题中，你可能不仅仅有描述每个数据样本的唯一方面或特征的变量，而且其中许多可能是来自其他特征或样本组的聚合，如果要考虑某些数据源，这可能是唯一的方法。