При использовании машинного обучения у меня есть восемь функций и четыре цели, и я хотел бы использовать один набор моделей, чтобы делать все прогнозы, и в этом случае я хотел бы составить список и все oop вещь так что одну модель можно использовать четыре раза. Тем не менее, я не совсем уверен, как составить список и сделать это, кто-нибудь может мне помочь? Код прилагается ниже
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sklearn
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow import keras
"""------------- Read all the data points in the file ----------------------------------------"""
zeolite_13X_error = pd.read_csv("zeolite_13X_error.csv", delimiter=",") # Used for training set
zeolite_copy = zeolite_13X_error.copy() # Used for test set
"""--------------------------------------------------------------------------------------------"""
"""------------- Filter points, Recovery rate and Purity - Test Set Only ---------------------"""
zeolite_13X_error_testset = zeolite_copy[zeolite_copy.Recovery > 0.7]
zeolite_13X_error_testset = zeolite_13X_error_testset[zeolite_13X_error_testset.Purity > 0.7]
zeolite_13X_error_testset = zeolite_13X_error_testset[zeolite_13X_error_testset.Recovery < 1.0]
# Shuffle all the data points in test set
# Anaconda 3.7 Python
zeolite_13X_error_testset = zeolite_13X_error_testset.reindex(
np.random.permutation(zeolite_13X_error_testset.index))
# search random package, use seed package
# Extrapolate the values row by row
zeolite_13X_error_testset = zeolite_13X_error_testset.values
test_list = []
test_list.append(zeolite_13X_error_testset)
После этого я не уверен, как составить списки, каждый список которых содержит все восемь функций, но только одну желаемую цель. Кто-нибудь может мне помочь, заранее спасибо.