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!