我正在处理的数据集包含一个8传感器气体传感器阵列的读数。传感器的响应取决于气体刺激(甲烷、乙烯等)。以及气体的浓度(20ppm、50ppm等)。数据集由640个示例组成,每个示例都是shape=(6000,8),因为阵列上有8个传感器。(sensor-array response to 100ppm of Methane) 我的任务是建立一个模型,来预测传感器阵列读数的类别(这个读数来自哪个气体),然后,我想预测气体的浓度。 到目前为止,我已经建立了一个基于一维卷积层的分类模型,它成功地将示例分类为四个类别(气体),准确率为98%。 我怎么能预测气体的浓度值?是否可以对分类的示例执行回归分析