관측 좌표마다 두 그룹의 신경망을 훈련 시키시겠습니까?

Question

여러 개의 그룹에 공간 (x, y) 좌표가있는 출력 (회귀)을 예측하려고합니다. 저는 scikit-learn의 신경망 패키지 (MLPClassifier와 MLPRegressor)를 사용했습니다. 관찰 당 1-D 어레이 (예 : MNIST 데이터 세트)를 입력하여 공간 데이터로 트레이닝 할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

저는 그룹 1에이 공간 좌표 집합이 있고 그룹 2에는 다른 공간 좌표 집합이 있고 그 조합이 결과를 얻었 음을 모델에 알리는 가장 좋은 방법을 찾으려고합니다. 그룹 1 위치가 1로 표시되고 그룹 2 위치가 -1로 표시되는 단일 배열을 입력하는 것이 더 합리적입니까? 또는 그룹 1과 그룹을위한 배열을 만들고 추가 할 수 있습니까? 신경망에 아직 익숙하지 않은 - 잘하면이 질문은 의미가 있습니다.

Answer 1

이 경우, 기본적으로 입력에 분류 변수를 구현하려고합니다. 이는 기본적으로 가능한 각 클래스 ("그룹 1"및 "그룹 2")에 입력 변수를 추가하여 수행됩니다. 이진 값 (샘플이 그룹에 속하면 1, 그렇지 않으면 0)을 보유합니다. Wheather는 실제 좌표를 유지하기를 원할 것입니다. 네트워크가 실제 공간 데이터를 처리하도록하거나, 샘플이 속한 그룹에서 출력하는 것입니다. 사용하고있는 특정 모듈에 대해 많은 경험이 없기 때문에 실제 코드를 제공 할 수 없지만 이것이 도움이되기를 바랍니다.