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私が持っているXマトリックス、y変数、および他の変数をORTHO_VAR。私はをy使用して変数を予測する必要がありますXが、そのモデルからの予測は、可能な限りORTHO_VAR相関する一方で、直交する必要がありますy。 私は予測がノンパラメトリックな方法で生成されることを望みxgboost.XGBRegressorますが、どうしても必要な場合は線形法を使用できます。 このコード： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_regression from xgboost import XGBRegressor ORTHO_VAR = 'ortho_var' TARGET = 'target' PRED = 'yhat' # Create regression dataset with two correlated targets X, y = make_regression(n_features=20, random_state=245, n_targets=2) indep_vars = ['var{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])] # …

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助けるために私はの利点と欠点を理解しdecision trees、KNN、Neural Networks、私は2クラス（中分類という単純な分類器構築したいBird SoundとはNon-Bird Sound）上記の3つの方法のすべてを使用します。そのため、kaggleからサウンドデータセットをダウンロードし、pysoundfileをサウンドファイルを読み取るためのモジュールとして探索していました。したがって、次のスタブ： data, samplerate = sf.read('xc94652.flac') numpy ndarrayを返します。shapeデータの各ファイル、いくつかのビーイングに応じて変化(8637686,)し、いくつかのビーイング(3227894,)。各ファイルは長さが異なるため、ファイルの形状はdataファイルごとに異なります。いくつかの方法があります、私は形をdata等しくすることができますか？すべてのファイルからデータセットの形状を最小の長さにすることを計画していました。しかし、それは間違いなくサウンドファイルデータセットを正当化しません。多くの機能が失われる可能性があり、最終的にモデルの精度が失われる可能性があります。

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