Как преобразовать dataset для нейросети
Вопрос в следующем: для тренировок обучения нейросети в ScLearn есть dataset Iris. У меня есть рабочая нейросеть для тренировок с ирисами, которая мне подходит для решения другой задачи. Но для её решения - никак не могу преобразовать свою выборку из .csv или .xlsx в тот формат, который получается из реального dataset:
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
dataset = [(iris.data[i][None,...], iris.target[i]) for i in range(len(iris.target))]
print(dataset)
Мне из .csv или .xlsx нужно получить именно такой формат, так как все мои варианты не подошли для дальнейшего использования, основной код не мой, да и собственно мало времени на создание своего.
Помогите пожалуйста на примере этих же ирисов, если этот датасет сохранить в эксель, то как его потом преобразовать обратно в тот вид, который получается при выгрузке из сети?
Ответы (1 шт):
Пришлось помучиться, но у меня получись сделать самому... Смотрите:
irisDf = pd.read_excel('dataset.xlsx', 'Sheet1')
x = irisDf.drop(columns = ['name','target']).to_numpy().tolist()
y = irisDf['target'].to_numpy().tolist()
dataset = [(np.array([x[i]]), y[i]) for i in range(len(y))]