如何在监督学习中实现训练数据,如果我的目标答案位于行而不是列?

背景:我目前正在进行的机器学习任务是对线图进行分类。链接中的图片大致展示了数据集的外观。所有的x值代表x坐标,对于所有目标答案来说都是相同的。唯一的区别在于y值,它们代表y坐标

数据集外观的图片

实际数据的图片

我应该预测的内容 << 我应该预测未知的内容

问题:我只习惯于目标答案位于列而不是行。我尝试过转置整个Excel表格,但不幸的是,数据表太大(数组中的索引太多)。

提问:我该如何准备数据表来训练机器?


回答:

将所有目标列转换成一个向量:)。然后让X作为机器学习函数的输入,Y作为输出。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注