BayesianGaussianMixture - обучение по нескольким предметам - PullRequest
0 голосов
/ 20 июня 2019

Я бы хотел обучить модели байесовской гауссовой смеси (скрытой модели Маркова) с несколькими предметами. Для этого я использую библиотеку scikit-learn (https://scikit -learn.org / stable / modules / generate / sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture.html # sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture.fit ), но я Не могу найти, где я мог бы сказать библиотеке, что на все наблюдения приходят не только одни предметы, а несколько.

На данный момент мой код просто:

model = mix.GaussianMixture(n_components=2, 
                            covariance_type="full", 
                            n_init=100, 
                            random_state=7).fit(dataframe)

И мой массив выглядит так:

array([( 50121, 0), ( 50121, 1), ( 50121, 1), ..., (362374, 1),
       (362374, 1), (362374, 1)],
      dtype=[('user_id', '<i8'), ('correct', '<i8')])

И, очевидно, поскольку dataframe имеет две колонки, это хлопотно.

Я получаю эту ошибку:

ValueError: Can't cast from structure to non-structure, except if the structure only has a single field.

Большое спасибо за помощь!

...