初歩的かもしれませんが、アドバイスいただきたいです。
data = [label, [[x1, y1, t1], [x2, y2, t2], [x3, y3, t3]......]]
上記のようなデータが大量にあり、data[0]はラベル(14の整数)、data[1][0]はx座標, data[1][1]はy座標, data[1][2]はその座標を通った時間を表しています。(len(data[1]) は 2030程度です。)
このようなデータをsklearnのランダムフォレストを用いて学習させ、data[1]が与えられた際にdata[0]を予測するモデルを作成したいと考えております。
しかし、どのようにしてこれらの複数のデータを1セットそして学習させれば良いかわかりません。
どなたかアドバイスいただけないでしょうか?
よろしくお願いします。
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