3D входы для регрессии случайных лесов - PullRequest
0 голосов
/ 18 марта 2019

Задача

Рассматривая примеры случайной лесной регрессии Склеарна, например, с набором данных IRIS , входными данными являются векторы размером [n_samples, n_features]:

slen   swid    plen    pwid
5.1     3.5     1.4     0.2 
4.9     3.0     1.4     0.2

Для моих данных, однако, у меня есть несколько значений для каждой функции:

slen         swid         plen        pwid
[2,5,1]     [4,2,3]     [1,2,3]     [4,3,2] 
[5,3,2]     [7,3,1]     [3,2,1]     [1,5,2]

Можно ли по-прежнему использовать RFR Склеарна с таким набором данных?

Теперь ввод [n_samples, n_values_per_feature, n_features].Обратите внимание, что для моих данных важен порядок матриц, например [2,5,1].

...