Home IT技术 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? 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? IT技术 xiaolong · 2025年5月28日 · 0 Comment 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。 相关文章: Tensorflow – 为图像张量中的每个像素寻找最大的3个邻居像素 根据y轴与0的距离进行分组的聚类算法 可训练的sklearn标准化缩放器在R中的应用 ValueError: `decode_predictions` 期望得到一批预测结果(即形状为(样本数,1000)的二维数组)。发现的数组形状为:(1, 7) 使用自定义评分器依赖于训练特征的Scikit-learn分类器 如何从model.predict()结果中获取单个值 如何在使用sklearn训练模型时利用预训练的词嵌入? 如何修改此函数以接受多个数据框? 如何将ResNet适应到时间序列数据 在Python中将列表转换为数组 – 机器学习 machine-learning python