machine-learning - 机器学习中如何处理超过二维的输入数据

Question

这几天我正在学习机器学习类(class)。我发现示例输入数据是这样的(例如，恶性肿瘤分类):

/    size   gender    classification

m1  100     male      malignant

m2   50    female     benign

所有这些数据可以放入一个 m * n 矩阵，其中 m 是样本数，n 是特征数。

如果输入数据不是行列的形式怎么办？例如，我想通过客户的订单历史来预测他是否是恶意的。输入数据的形式为:

我有多个客户:

[c1, c2, c3]

一个客户有多个订单:

[o1, o2, o3]

每个订单都有属性:

[orderDate, itemName. itemType, isPayed]

所以我想我无法将这些数据放入矩阵中。在程序代码中，它应该是一个三维数组。

如何处理此类数据？

Answer 1

也许您可以为每个订单使用不同的型号。如果客户基于该订单没有恶意，则每个人都应输出 0，否则应输出 1。然后，使用多数投票来获得结果。