我正在尝试对具有多个级别的对象进行分类。我可以用一个例子来解释:
我可以做到:
from sklearn import tree
features = ['Hip Hop','Boston'],['Metal', 'Cleveland'],['Gospel','Ohio'],['Grindcore','Agusta']]
labels = [1,0,0,0]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
但我想这么做:
from sklearn import tree
features = ['Hip Hop','Boston',['Run DMC','Kanye West']],['Metal', 'Cleveland',['Guns n roses','Poison']],['Gospel','Ohio',['Christmania','I Dream of Jesus']],['Grindcore','Agusta', ['Pig Destroyer', 'Carcas', 'Cannibal Corpse']]
labels = [1,0,0,0]
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(features, labels)
clf.predict_proba(<blah blah>)
我试图分配一个可能性,一个人会喜欢一个乐队的基础上,他们的位置,最喜欢的流派,和其他乐队,他们喜欢。你知道吗
您有一个简单的解决方案:只需将每个波段转换为二进制特征(您可以使用MultiLabelBinarizer或类似的工具)。在将X矩阵输入树之前,它将如下所示:
您可以使用以下代码创建这样一个矩阵:
如果频带数少,二进制编码就足够了。但是如果有太多的波段,你可能需要降低维数。可以通过以下步骤完成:
如果波段的数目很大,但观测值太少,即使矩阵分解也可能没有多大帮助。如果是这样的话,唯一的建议就是使用更简单的特性,例如用相应的类型替换组。你知道吗
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