如何从数组中预测一个类？

Question

我有以下数据科学问题：我有一组数组。数组表示每月消耗的照明，供暖或通风，其中每行表示一小时的消耗量。因此，对于一年中的每个月，我有3个阵列。

例如，表示2019年3月供暖消耗的一个数组如下所示：

目的是预测一个月消费的消费类型（照明，供暖或通风）。因此，如果我想使用决策树或神经网络。如何塑造数据？变数会是什么？通常，一行是数据，列是变量，但在我的情况下，一组行代表“一个数据”，我不知道变量是什么。

我试图计算最大值，最小值，标准值，平均值等...总结一个数组只是一行。但是，我想知道是否有另一种方法可以使用数组来进行这种预测。

谢谢。

Answer 1

数据格式没有任何问题。

变量是什么？所以你说你想要整整一个月的给定数组？然后你的变量将是整个月的数组。不是单个行（或您引用它们的行）。因此，在您的模型中，一个数据将是一个月，因为这是您希望模型学习和预测（或分类）的原因。

此外，如果您使用的是神经网络架构，那么在训练阶段您显然需要标签。您不应为每行或每小时提供标签，而是为每个月提供一个标签。

您可以采用月份的均值或中位数或哪个统计数据来构建要素，但这有点像神经网络的工作。

我不知道你的数据集的大小，但如果你没有几个月的每个课程，你会遇到一些问题。

我希望这会让你朝着正确的方向前进，并清理一切。

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