用点列列表训练模型
用点列列表训练模型
提问于 2021-06-15 12:02:36
我想按裂缝的深度分类。为此，我将以下功能存储在数据帧中：
WindowsDf = pd.DataFrame(dataForWindowsDf, columns=['IsCrack', 'CheckTypeEncode', 'DepthCrack',
'WindowOfInterest'])
#dataForWindowsDf is a list which iteratively built from csv files.
#Windows data frame taking this list and build a data frame from it.因此，我的目标列是'DepthCrack‘，其他列是特征向量的一部分。WindowOfInterest是一列2d列表--点列表--一个表示所做测试的图表(基于从表面返回的电磁波作为时间的函数)：
[[0.9561600000000001, 0.10913097635410397], [0.95621,0.1100000]...]我面临的问题是如何训练一个模型--使用一列2d列表(我试图按原样推进它，但它没有成功)？你建议如何处理这个问题？
我考虑从二维列表中提取特征--得到一维特征(积分等)。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-07-16 12:22:18
您可以将这个特性一分为二，就像WindowOfInterest可以变成：
WindowOfInterest_x1和WindowOfInterest_x2
例如，来自您的DataFrame：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'IsCrack': [1, 1, 1, 1, 1],
... 'CheckTypeEncode': [0, 1, 0, 0, 0],
... 'DepthCrack': [0.4, 0.2, 1.4, 0.7, 0.1],
... 'WindowOfInterest': [[0.9561600000000001, 0.10913097635410397], [0.95621,0.1100000], [0.459561, 0.635410397], [0.4495621,0.32], [0.621,0.2432]]},
... index = [0, 1, 2, 3, 4])
>>> df
IsCrack CheckTypeEncode DepthCrack WindowOfInterest
0 1 0 0.4 [0.9561600000000001, 0.10913097635410397]
1 1 1 0.2 [0.95621, 0.11]
2 1 0 1.4 [0.459561, 0.635410397]
3 1 0 0.7 [0.4495621, 0.32]
4 1 0 0.1 [0.621, 0.2432]我们可以像这样split list：
>>> df[['WindowOfInterest_x1','WindowOfInterest_x2']] = pd.DataFrame(df['WindowOfInterest'].tolist(), index=df.index)
>>> df
IsCrack CheckTypeEncode DepthCrack WindowOfInterest WindowOfInterest_x1 WindowOfInterest_x2
0 1 0 0.4 [0.9561600000000001, 0.10913097635410397] 0.956160 0.109131
1 1 1 0.2 [0.95621, 0.11] 0.956210 0.110000
2 1 0 1.4 [0.459561, 0.635410397] 0.459561 0.635410
3 1 0 0.7 [0.4495621, 0.32] 0.449562 0.320000
4 1 0 0.1 [0.621, 0.2432] 0.621000 0.243200要完成此操作，我们可以drop WindowOfInterest列：
>>> df = df.drop(['WindowOfInterest'], axis=1)
>>> df
IsCrack CheckTypeEncode DepthCrack WindowOfInterest_x1 WindowOfInterest_x2
0 1 0 0.4 0.956160 0.109131
1 1 1 0.2 0.956210 0.110000
2 1 0 1.4 0.459561 0.635410
3 1 0 0.7 0.449562 0.320000
4 1 0 0.1 0.621000 0.243200现在，您可以将WindowOfInterest_x1和WindowOfInterest_x2作为模型的特性传递给您。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/67985892
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