用于生成建议的 RNN 分类器

Question

我正在尝试制作一个项目，其中根据特定地区的天气状况生成农业建议。我现在有一个示例数据集，如下所示。

state	district	month	rainfall	max_temp	min_temp	max_rh	min_rh	wind_speed	advice
Orissa	Kendrapada	february	0.0	34.6	19.4	88.2	29.6	12.0	chances of foot rot disease in paddy crop; apply urea at 3 weeks after transplanting at active tillering stage for paddy;......
Jharkhand	Saraikela Kharsawan	february	0	35.2	16.6	29.4	11.2	3.6	provide straw mulch and go for intercultural operations to avoid moisture losses from soil; chance of leaf blight disease in potato crop; .......

我想使用此数据集根据天气状况为农民提供建议。我已经标记了建议栏，这是预览。 Tokenized advice image

对其进行标记的代码：

tokenizer= Tokenizer()
token_advice=[]
for i in df['advice']:
   tokenizer.fit_on_texts(i)
   sq = tokenizer.texts_to_sequences(i)
   pda=pad_sequences(sq,padding='pre', truncating='post', maxlen=30)
   token_advice.append(pda)
df['token_advice']=token_advice

现在，我想使用数据集训练模型并能够生成建议。我是机器学习的新手。我该怎么做？

Answer 1

您的数据集有多大？你有多少个类别？

如果不大，而且你只有两个类别使用树模型。