我有一个从不同科目收集的实验数据。数据集包括在实验期间从多个受试者收集的呼吸频率，并由观察者标记为情绪（a、b、c、...）。如果没有要观察的情绪，该部分将留空。
对象表现出情绪的持续时间不同。如果可以的话，我想使用相同的数据集进行 2 种不同的分类并测量性能。
数据集： 这是数据集中的一个例子。 Sub.1是主题1，它旁边的频率属于主题。
| 时间（秒） | 情感(子1) | 频率 | 情感(副2) | 频率 | 情感(副3) | 频率 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | a | 0.021519 | - | -0.003323 | - | 0.009087 |
| 2 | a | 0.022202 | a | -0.002048 | - | 0.008112 |
| 3 | a | 0.022249 | a | -0.000701 | a | 0.006830 |
| 4 | a | 0.021660 | a | 0.000715 | a | 0.006259 |
| 5 | a | 0.020457 | - | 0.002185 | - | 0.005483 |
| 6 | - | 0.018702 | - | 0.003673 | - | 0.004551 |
| 7 | - | 0.016470 | - | 0.005143 | - | 0.003532 |
| 8 | b | 0.013873 | - | 0.006537 | b | 0.002503 |
| 9 | b | 0.011012 | - | 0.007798 | b | 0.001531 |
| 10 | b | 0.022249 | b | 0.008860 | - | 0.000701 |
| 11 | - | 0.021660 | b | 0.009676 | - | 0.000069 |
| 12 | - | 0.020457 | b | 0.010200 | - | -0.000296 |
| 13 | - | 0.018702 | b | 0.010402 | a | -0.000350 |
| 14 | - | 0.016470 | - | 0.010272 | a | -0.000065 |
| 15 | - | 0.013873 | - | 0.009824 | a | 0.000574 |
我打算训练一个用于分类的深度神经网络。我仍然不确定如何转换数据以便将其输入神经网络。我仍然不确定应该使用哪种模型。任何想法都会有很大的帮助。