我是机器学习领域的新手。我已经完成了Udacity的“机器学习入门”课程。因此，我知道如何使用sklearn和Python运行基本的分类器。但课程中教授的所有分类器都是基于单一数据类型进行训练的。

我有一个问题，我希望将代码提交分类为“干净”或“有bug”。我的特征集包含字符串数据（如人的姓名）、分类数据（如“干净”与“有bug”）、数值数据（如提交次数）和时间戳数据（如提交时间）。我如何基于这三种特征同时训练一个分类器？假设我计划使用朴素贝叶斯分类器和sklearn。请帮助我！

我正在尝试实现这篇论文。任何帮助都将非常感激。

回答：

许多机器学习分类器，如逻辑回归、随机森林、决策树和支持向量机（SVM），都能很好地处理连续和分类特征。我认为你有两条路可以走。第一条是数据预处理。例如，将所有字符串/分类数据（如人的姓名）转换为整数，或者你可以使用集成学习。

集成学习是指你将不同的分类器（每个分类器处理一种异构特征）结合起来，例如使用多数投票的方式，以便它们在分类时达成共识。希望这对你有帮助。