使用数据帧作为 MLP（张量流）的输入

Question

我创建/操作了一个关于以下形式的航班的大熊猫数据框：

  origin  dep_delay temp    dewp    humid   wind_dir wind_speed visib   late
0   EWR     19.0    39.02   28.04   64.43   260.0    12.65858   10.0     True
1   LGA     4.0     39.92   24.98   54.81   250.0    14.96014   10.0     False
2   JFK     18.0    39.02   26.96   61.63   260.0    14.96014   10.0     True
3   JFK     -8.0    39.02   26.96   61.63   260.0    14.96014   10.0     False
4   LGA     -6.0    39.92   24.98   54.81   260.0    16.11092   10.0     False

我想使用 MLP（多层感知器，最好使用张量流），根据输入值来预测哪些航班将晚点 （出发延迟、温度、湿度等）。我认为 MLP 是明智的，但如果我错了，请告诉我。

我不太确定如何解决这个问题，因为我只在图像上使用了 MLP，有人可以帮助我吗？

我知道我必须首先将数据帧转换为更合理的数据类型，例如 numpy 数组，但我不知道如何开始。

Answer 1

您必须知道要准备和输入模型的数据类型。例如，origin 和 late 列是分类的，而所有其他列似乎都是数字的。准备数据的多种方法之一是使用 keras 预处理层。