作为向量的特征的决策树

Question

问题 - 我想为分类任务培训决策树。但是，对于每个数据点，我的输入要素不是值而是向量。我的输出也是一个向量。

示例数据点的输入功能：

[[0.33,0.33,0,0,0.33], [1,1,0,0,1], 1, [1,0,1], [3,2,0,0,1]]

输出：

[1,1,0,0,1]

我尝试使用sklearn中的DecisionTreeClassifier。这没用说：

ValueError: Number of labels=5 does not match number of samples=1

允许的功能是矢量吗？或者他们必须是价值观？ 还有更好的选择吗？