二重値とscikitを持つマルチクラス分類

Question

scikitに含まれる数値に応じてさまざまなタグを指定するようにプログラムを訓練したいと思います。 私の問題は、テキスト（文章）を分類する方法や数値変数だけを理解するように思えることです（複数の数値を含む変数ではありません）。ここで

は私がしようとしているものです：

# available classes: 
# hot, cold, wet, sticky 

first_sample = {} 
first_sample["temp"] = 30 
first_sample["airpressure"] = 104 
first_sample["airmoisture"] = 70 

second_sample = {} 
second_sample["temp"] = 2 
second_sample["airpressure"] = 100 
second_sample["airmoisture"] = 40 

# do this manually X times 
train(first_sample, ['sticky', 'hot']) 
train(second_sample, ['wet', 'cold']) 
train(...) 

# then do it on a bunch of data by programme 
classify(bunch_of_data) 

Answer 1

次の2つの分類器を訓練し、二回自分のデータにそれらに合うようにする必要があります。 （あなたがPandasを使用してデータフレームにあなたのdictsに変換することができます）あなたのデータがあるとします

| "temp" | "airpressure" | "airmoisture"| "target1" | "target2" | 
|:------:|:-------------:|:------------:|:---------:|:---------:| 
| 30 |  104  |  70  | 'sticky' | 'hot' | 
| 2 |  100  |  40  | 'wet' | 'cold' | 
| . |  .  |  .  |  . |  .  | 
| . |  .  |  .  |  . |  .  | 
| . |  .  |  .  |  . |  .  | 

まず、最初の分類器、すべてのサンプルに（clf1）は（X、それらを呼び出すことができます）と、あなたの目標の最初の列をフィットtarget1 Xとターゲットtarget2（またはY2）の2列目に

clf1.fit(X,y1) 

した後、第2の分類器（clf2）（Y1それを呼び出すことができます）。

clf2.fit(X,y2)