如何在数据点内有多个数据的数据上训练模型？答案

【问题标题】：How to train a model on a data where there are multiple data inside a data point?如何在数据点内有多个数据的数据上训练模型？
【发布时间】：2019-08-01 17:17:41
【问题描述】：

我正在尝试对容量列进行预测，但是每个数据点都包含更多数据。

我尝试分解数据集并将容量值复制到每一行，但情况并非如此，因为每一行都会得到不同的容量预测值。有没有办法训练这种数据集？

【问题讨论】：

一个非常相关的问题是：为什么每个数据点都有多个数据点？这些值是否按容量分组？每个嵌套数据元素与预测目标有何关系？
其实每个数据点代表一个循环数据。每个循环都有 a 容量。每个周期都会运行一段时间，在这段时间内会收集一些数据，这些数据取决于容量
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标签： python machine-learning data-science

【解决方案1】：

每个条目的大小是否一致？如果是这样，您可以将数据集分解为不同的列（current_battery0、current_battery1、...），每个列都是不同的预测变量。您可能会以这种方式丢失一些信息，但这可能对您有用。

【讨论】：

不，大小不一致。

【解决方案2】：

图片未显示。但是，如果每个数据点 A 包含更多数据点 A={a1,a2,a3,..an} 尝试取这些点 {a1,a2,a3,..an} 的平均值或中位数并分配结果对 A 的价值： A=平均值或中位数 {an}

【讨论】：

我认为这不是一个好主意。在那我丢失了很多信息