#computer-vision #conv-neural-network
Вопрос:
Я пытаюсь применить методы компьютерного зрения для табличных данных. Итак, прежде всего я хочу преобразовать табличные данные в набор данных изображений. Мне нужна помощь, чтобы определить возможные способы его преобразования.
Набор данных:
| Пользователь. | f1. | f2. |
|---|---|---|
| Один | 0 | 1 |
| Два | 0 | 1 |
| три | 1 | 0 |
| четвёртый | 0 | 1. |
| пятый | 1 | 0. |
Ответ №1:
Существует статья под названием DeepInsight: методология преобразования данных, не связанных с изображением, в изображение для архитектуры нейронной сети свертки, в которой автор предложил подход к преобразованию табличных данных в изображение и применил архитектуры CNN.
Вот простая реализация документа, который был выпущен в виде пакета с именем tab2img.
Используйте pip install tab2img для установки пакета. И используйте его в качестве следующего примера:
from sklearn.datasets import fetch_covtype
from tab2img.converter import Tab2Img
dataset = fetch_covtype()
train = dataset.data
target = dataset.target
model = Tab2Img()
images = model.fit_transform(train, target)