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如果您已经将盐渍度分好类，并希望将其作为变量加入到待输入模型的数据中，可以按照以下步骤进行： 1. 数据准备 确保您的数据集包含一个表示盐渍度分类的列。例如，您可以将其命名为 `salinity_level`。 2. 示例数据结构 您的 CSV 文件可以类似于以下结构： “`plaintext salinity,feature1,feature2,feature3,salinity_level 2.5,1.2,3.4,0.5,低盐 3.0,2.1,2.2,1.1,中盐 1.8,0.5,4.5,2.2,低盐 4.2,3.3,1.4,1.0,高盐 … “` 3. 加入分类变量 在您的预处理过程中，您可以使用以下方法将盐渍度分类加入到模型的特征变量中： – 数据读取：使用 Pandas 读取 CSV 文件。 – 特征选择：将 `salinity_level` 列添加到特征变量中。 4. 示例代码 以下是一个简单的 Python 示例，展示如何将盐渍度分类添加到特征变量中： “`python import pandas as pd 读取数据 data = pd.read_csv’soil_samples.csv’ 检查数据结构 printdata.head 将分类变量转换为数值型如需 data[‘salinity_level’] = data[‘salinity_level’].astype’category’.cat.codes 准备特征和目标变量 X = data[[‘feature1’, ‘feature2’, ‘feature3’, ‘salinity_level’]] 添加分类变量 y = data[‘salinity’] 目标变量 继续模型训练 “` 5. 注意事项 – 类别编码：如果使用的模型不支持字符串类型，您可能需要将盐渍度分类转换为数值编码如上例所示。 – 数据归一化：根据模型要求，可能需要对特征变量进行归一化或标准化处理。 通过以上步骤，您可以将盐渍度分类有效地加入到待输入模型的数据中。