当一个数据我们要用其中的两个特征来做机器学习的时候,是以一个做,还是把数据做成一个矩阵,然后权重也是矩阵形式,bias也矩阵

比如一个数据里有 身高,体重,有房子,有车,来预测他会不会被 相亲对象接见,但假如用信息增益或者其他方法做完特征选择的时候,发现有房子和有车的权重比较大,利用pandas做一系列的清洗后,我想把x=[有房子,有车]这两个数据。 在这时是直接把有房子和有车这两个特征的列合并一个新的dataframe然后作为输入到模型里去吗?

Robin_TY - PhD@CSU,研究方向:计算机视觉,模式识别

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训练数据是当做矩阵输入的,参数是学习出来是一个向量。

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