Проблема
Глядя на примеры регрессии случайного леса Sklearn, например с набором данных IRIS, входными данными являются векторы размера [n_samples, n_features]:
slen swid plen pwid
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3.0 1.4 0.2
Однако для моих данных у меня есть несколько значений для каждой функции:
slen swid plen pwid
[2,5,1] [4,2,3] [1,2,3] [4,3,2]
[5,3,2] [7,3,1] [3,2,1] [1,5,2]
Можно ли по-прежнему использовать RFR Sklearn с таким набором данных?
Вход теперь [n_samples, n_values_per_feature, n_features]. Обратите внимание, что для моих данных порядок матриц, например [2,5,1], имеет значение.
