python - 使用点列表列训练模型
问题描述
我想按深度对裂缝进行分类。为此,我将以下特征存储在数据框中:
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.
所以,我的目标列是“DepthCrack”,其他列是特征向量的一部分。WindowOfInterest 是一列二维列表 - 点列表 - 表示已完成测试的图表(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模型 - 使用一列二维列表(我试图按原样推送它但它没有用)?你建议用什么方法来处理这个问题?
我考虑过从二维列表中提取特征 - 以获得一维特征(积分等)
解决方案
您可以将这一功能一分为二,就像WindowOfInterest
可以变成:
WindowOfInterest_x1
和WindowOfInterest_x2
例如从您的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split
这样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
最后,我们可以drop
列WindowOfInterest
:
>>> 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
现在您可以传递WindowOfInterest_x1
并WindowOfInterest_x2
作为模型的特征。
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